干货满满的斯坦福的Agentic AI研讨会要点总结
最近,斯坦福大学举办了一场关于 Agentic AI 的网络研讨会,探讨了 Agentic 语言模型的应用及其在实际中的应用方式,涵盖反思、规划、工具使用及迭代调用等设计模式。
最近,斯坦福大学举办了一场关于 Agentic AI 的网络研讨会,探讨了 Agentic 语言模型的应用及其在实际中的应用方式,涵盖反思、规划、工具使用及迭代调用等设计模式。
老刘说NLP技术社区介绍了一个以技术前沿跟踪、项目实现解读和知识分享为核心的技术社区。目标群体包括学生、技术研发者等,提供多种学习资源和活动形式。
文章介绍了一种新的方法——用AI自动生成高质量问答数据集的方法,通过这种流程,用户可以在几分钟内生成、整理并保存结构化的训练数据集。这种方法能显著提高效率,并节省大量时间成本。
来自清华大学、中国科学院大学、华南理工大学、东北大学的联合研究团队提出了一种全新的适应式RAG方法——DeepNote。它首次引入“笔记”作为知识载体,实现更深入、更稳定的知识探索与整合,在所有任务上均优于主流RAG方法,性能提升高达+20.1%。
文章介绍了工作流与智能体在自动化任务中的作用,并指出其作为中间解决方案来解决大模型能力不足的问题。工作流通过定义执行流程并使用不同的工具(包括智能体)来完成特定任务。目前有很多平台支持这种工作流技术,如字节跳动的coze平台、开源Dify和德国产n8n等。
G的花式变体及落地建议》,回放链接见社区群。
在本次分享中,尝试回答了以下问题:
目前RAG都有哪些