关于AI智能体必须掌握的20个核心概念
demi 在 周一, 08/25/2025 - 11:59 提交
掌握这20个核心概念,它们是AI智能体的基础,涵盖了从感知环境、自主决策到学习进化的关键逻辑,是认识AI智能体的入门钥匙。
LLM是“Large Language Model”(大语言模型)的简称。大语言模型是指通过大量文本数据训练的人工智能模型,能够理解和生成自然语言文本。这类模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数,能够在各种语言处理任务中表现出色,如翻译、文本生成、问答系统等。
掌握这20个核心概念,它们是AI智能体的基础,涵盖了从感知环境、自主决策到学习进化的关键逻辑,是认识AI智能体的入门钥匙。
这项技术正在引发巨大的热潮,是突破AI功能极限、深入改变企业运营与竞争方式的新一代AI解决方案。
本文所展示的实验验证了自压缩方法能够成功缩减 Transformer 模型,且不会损害其预测质量。
本文将深入探讨 LLM 应用落地过程中的安全风险,为企业在采用这一强大技术时提供重要的安全指南。
大型语言模型借助新协议(如MCP、A2A)获得强大自主能力,深入企业核心业务流程,然而,其过度自主性(功能冗余、权限过大、模型黑箱、训练偏差) 已构成严峻安全威胁。
大型语言模型(LLM)通过学习大量的文本数据,能够生成自然语言文本,完成各种复杂的任务,如写作、翻译、问答等。
本文将根据不同的需求与资源,帮助你梳理如何在构建AI算法应用时做出合适的决策。
随着GenAI的迅猛发展,大型语言模型(LLM)已成为企业提升竞争力的关键。
在不牺牲性能的情况下让大型语言模型(LLM)变得更小?
如果能够通过降低处理能力需求来减轻数据中心的压力,那么边缘的llm就有可能消除对千兆瓦级人工智能数据中心工厂的需求。但这种方法真的可行吗?