AI探索时代

文章介绍了大模型分类的复杂性及用户和技术两个角度的大模型应用，并强调了实际需求的重要性，建议根据任务需求选择合适的模型，同时指出当前大模型评估标准缺失的问题，鼓励多尝试和研究。

最近在研究大模型智能体过程中遇到的问题之一是意图识别不准确，影响了Agent的质量和效果。解决方法包括明确描述函数功能、使用多轮对话增强理解能力、利用分类模型进行意图识别及设置规则引擎兜底等。

智能体、思维链和函数调用是实现人工智能的一个重要方向。本文深入解释了这三个概念的区别与联系，并讨论了它们在大模型中的应用和挑战。

最近转行人工智能，作者总结了学习方法和心得，强调要摆正心态、掌握方式方法，并从应用出发学习新技术。他认为技术的本质是一个工具，学习新东西应循序渐进，先从简单到复杂。