gavin1024

LV3

回答了问题刚刚2025-12-20 03:24:12

什么是 AI 代理？

1回答

代理

gavin1024回答于刚刚2025-12-20 03:24:12

AI 代理（AI Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的智能系统，通常基于人工智能技术（如大语言模型、机器学习等），通过与环境交互完成特定任务或目标。 **核心特点**： 1....... 展开详请

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AI 代理（AI Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的智能系统，通常基于人工智能技术（如大语言模型、机器学习等），通过与环境交互完成特定任务或目标。 **核心特点**： 1....

回答了问题 1分钟前2025-12-20 03:23:19

AI 代理有哪些类型？

1回答

代理

gavin1024回答于 1分钟前2025-12-20 03:23:19

AI代理的类型及解释与示例： 1. **基于规则的AI代理** - **解释**：通过预定义的规则和逻辑响应用户输入，无学习能力，适合固定场景。 - **示例**：客服聊天机...... 展开详请

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AI代理的类型及解释与示例： 1. **基于规则的AI代理** - **解释**：通过预定义的规则和逻辑响应用户输入，无学习能力，适合固定场景。 - **示例**：客服聊天机...

回答了问题 2分钟前2025-12-20 03:22:12

AI 智能体如何运作？

1回答

gavin1024回答于 2分钟前2025-12-20 03:22:12

AI智能体通过感知环境、决策和行动的循环来运作，核心流程如下： 1. **感知（输入）**：通过传感器、API或用户输入获取数据（如文本、图像、语音）。 2. **处理（推理）**：利用算法...... 展开详请

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AI智能体通过感知环境、决策和行动的循环来运作，核心流程如下： 1. **感知（输入）**：通过传感器、API或用户输入获取数据（如文本、图像、语音）。 2. **处理（推理）**：利用算法...

回答了问题 3分钟前2025-12-20 03:21:18

智能体 AI 与生成式 AI 相比如何？

1回答

gavin1024回答于 3分钟前2025-12-20 03:21:18

**答案：** 智能体AI（Agent AI）和生成式AI（Generative AI）是两种不同但可能互补的AI类型。 1. **定义与核心能力对比** - **生成式AI**：...... 展开详请

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**答案：** 智能体AI（Agent AI）和生成式AI（Generative AI）是两种不同但可能互补的AI类型。 1. **定义与核心能力对比** - **生成式AI**：...

回答了问题 5分钟前2025-12-20 03:19:16

AI 智能体有哪些不同类别？

1回答

gavin1024回答于 5分钟前2025-12-20 03:19:16

AI智能体主要分为以下几类： 1. **简单反射型智能体** - **解释**：基于当前感知直接做出反应，不依赖历史信息或内部状态。适用于规则明确的环境。 - **举例**：...... 展开详请

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AI智能体主要分为以下几类： 1. **简单反射型智能体** - **解释**：基于当前感知直接做出反应，不依赖历史信息或内部状态。适用于规则明确的环境。 - **举例**：...

回答了问题 6分钟前2025-12-20 03:18:15

什么是机器学习中的向量？

1回答

机器学习

gavin1024回答于 6分钟前2025-12-20 03:18:15

在机器学习中，向量是一组有序的数值，通常用于表示数据点、特征或对象。向量可以看作是一维数组，每个元素称为一个分量或维度，代表数据的某个特定属性。 **解释：** - 向量是数学和机器学习中的基本结构...... 展开详请

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在机器学习中，向量是一组有序的数值，通常用于表示数据点、特征或对象。向量可以看作是一维数组，每个元素称为一个分量或维度，代表数据的某个特定属性。 **解释：** - 向量是数学和机器学习中的基本结构...

回答了问题 7分钟前2025-12-20 03:17:16

神经网络如何创建嵌入

1回答

神经网络

gavin1024回答于 7分钟前2025-12-20 03:17:16

神经网络通过将高维稀疏数据（如单词、类别、用户ID等）映射到低维稠密向量空间来创建嵌入（Embedding），这些向量能捕捉数据的语义或结构关系。 **核心方法：** 1. **嵌入层（Embedd...... 展开详请

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神经网络通过将高维稀疏数据（如单词、类别、用户ID等）映射到低维稠密向量空间来创建嵌入（Embedding），这些向量能捕捉数据的语义或结构关系。 **核心方法：** 1. **嵌入层（Embedd...

回答了问题 7分钟前2025-12-20 03:16:25

如何在大型语言模型 (LLM) 中使用嵌入？

1回答

模型、LLM

gavin1024回答于 7分钟前2025-12-20 03:16:25

在大型语言模型 (LLM) 中使用嵌入（Embeddings）是通过将文本、词语或句子转换为高维向量来表示其语义信息，从而支持更高效的相似度计算、检索、聚类和下游任务（如问答、推荐等）。嵌入本质上是将...... 展开详请

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在大型语言模型 (LLM) 中使用嵌入（Embeddings）是通过将文本、词语或句子转换为高维向量来表示其语义信息，从而支持更高效的相似度计算、检索、聚类和下游任务（如问答、推荐等）。嵌入本质上是将...

回答了问题 9分钟前2025-12-20 03:15:14

向量数据库如何工作？

1回答

工作、向量数据库

gavin1024回答于 9分钟前2025-12-20 03:15:14

向量数据库通过存储和检索高维向量数据来实现高效相似性搜索，其核心工作原理如下： 1. **向量嵌入** 非结构化数据（如文本、图像）先通过AI模型（如BERT、ResNet）转换为数值化的...... 展开详请

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向量数据库通过存储和检索高维向量数据来实现高效相似性搜索，其核心工作原理如下： 1. **向量嵌入** 非结构化数据（如文本、图像）先通过AI模型（如BERT、ResNet）转换为数值化的...

回答了问题 10分钟前2025-12-20 03:14:15

如何使用向量数据库？

1回答

向量数据库

gavin1024回答于 10分钟前2025-12-20 03:14:15

**答案：** 向量数据库用于高效存储和检索高维向量数据（如AI模型的嵌入向量），核心步骤包括：**数据向量化→入库→相似性检索**。 **1. 数据向量化** 将文本、图像等非结构化数...... 展开详请

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**答案：** 向量数据库用于高效存储和检索高维向量数据（如AI模型的嵌入向量），核心步骤包括：**数据向量化→入库→相似性检索**。 **1. 数据向量化** 将文本、图像等非结构化数...

回答了问题 11分钟前2025-12-20 03:13:17

使用向量数据库有哪些优势？

1回答

向量数据库

gavin1024回答于 11分钟前2025-12-20 03:13:17

使用向量数据库的优势包括： 1. **高效处理高维向量数据** 向量数据库专门优化了对高维向量的存储与检索，适合处理如图像、文本、音频等非结构化数据经嵌入模型转换后的向量表示，检索速度快且...... 展开详请

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使用向量数据库的优势包括： 1. **高效处理高维向量数据** 向量数据库专门优化了对高维向量的存储与检索，适合处理如图像、文本、音频等非结构化数据经嵌入模型转换后的向量表示，检索速度快且...

回答了问题 12分钟前2025-12-20 03:12:14

什么是人工智能推理？

1回答

人工智能

gavin1024回答于 12分钟前2025-12-20 03:12:14

**答案：** 人工智能推理（AI Inference）是指利用训练好的机器学习或深度学习模型，对输入数据进行分析并生成预测结果或决策的过程。它是AI应用的“执行阶段”，区别于“训练阶段”（通过数...... 展开详请

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**答案：** 人工智能推理（AI Inference）是指利用训练好的机器学习或深度学习模型，对输入数据进行分析并生成预测结果或决策的过程。它是AI应用的“执行阶段”，区别于“训练阶段”（通过数...

回答了问题 13分钟前2025-12-20 03:11:16

人工智能训练如何进行？

1回答

人工智能

gavin1024回答于 13分钟前2025-12-20 03:11:16

人工智能训练是通过数据驱动模型学习规律的过程，核心步骤如下： 1. **数据准备** 收集与任务相关的原始数据（如文本、图像、语音），清洗噪声后标注（监督学习需标签）。例如训练猫狗分类器需...... 展开详请

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人工智能训练是通过数据驱动模型学习规律的过程，核心步骤如下： 1. **数据准备** 收集与任务相关的原始数据（如文本、图像、语音），清洗噪声后标注（监督学习需标签）。例如训练猫狗分类器需...

回答了问题 14分钟前2025-12-20 03:10:17

人工智能的计算功耗在推断和训练时有何异同？

1回答

人工智能

gavin1024回答于 14分钟前2025-12-20 03:10:17

人工智能的计算功耗在推断和训练时的异同如下： **相同点**： 1. **基础计算需求**：两者都依赖GPU/TPU等硬件进行大规模矩阵运算，功耗主要来自芯片的浮点计算（如FP32/FP16）。...... 展开详请

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人工智能的计算功耗在推断和训练时的异同如下： **相同点**： 1. **基础计算需求**：两者都依赖GPU/TPU等硬件进行大规模矩阵运算，功耗主要来自芯片的浮点计算（如FP32/FP16）。...

回答了问题 15分钟前2025-12-20 03:09:17

自然语言处理 (NLP) 是如何运作的？

1回答

nlp、自然语言处理

gavin1024回答于 15分钟前2025-12-20 03:09:16

自然语言处理（NLP）通过结合计算机科学、人工智能和语言学技术，使计算机能够理解、生成和处理人类语言。其运作流程如下： 1. **文本预处理** - **分词**：将句子拆分为单词或子词（...... 展开详请

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自然语言处理（NLP）通过结合计算机科学、人工智能和语言学技术，使计算机能够理解、生成和处理人类语言。其运作流程如下： 1. **文本预处理** - **分词**：将句子拆分为单词或子词（...

回答了问题 16分钟前2025-12-20 03:08:13

什么是 NLP 预处理？

1回答

nlp

gavin1024回答于 16分钟前2025-12-20 03:08:13

NLP预处理是对原始文本数据进行清洗和转换，使其适合机器学习或深度学习模型处理的过程。 **核心步骤包括：** 1. **分词（Tokenization）**：将句子拆分成单词或子词。例如：...... 展开详请

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NLP预处理是对原始文本数据进行清洗和转换，使其适合机器学习或深度学习模型处理的过程。 **核心步骤包括：** 1. **分词（Tokenization）**：将句子拆分成单词或子词。例如：...

回答了问题 17分钟前2025-12-20 03:07:14

NLP 与大型语言模型 (LLM) 之间有何区别？

1回答

nlp、模型、LLM

gavin1024回答于 17分钟前2025-12-20 03:07:14

**答案：** NLP（自然语言处理）是计算机科学和人工智能的子领域，研究如何让机器理解、生成和处理人类语言；而LLM（大型语言模型）是基于深度学习（如Transformer架构）训练的大规模预训...... 展开详请

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**答案：** NLP（自然语言处理）是计算机科学和人工智能的子领域，研究如何让机器理解、生成和处理人类语言；而LLM（大型语言模型）是基于深度学习（如Transformer架构）训练的大规模预训...

回答了问题 18分钟前2025-12-20 03:06:14

什么是低秩自适应 (LoRA)？

1回答

LoRa

gavin1024回答于 18分钟前2025-12-20 03:06:14

低秩自适应（LoRA，Low-Rank Adaptation）是一种用于高效微调大型预训练模型的技术，通过引入可训练的低秩矩阵来减少参数量和计算成本，同时保持模型性能。 **解释：** 传统微调...... 展开详请

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低秩自适应（LoRA，Low-Rank Adaptation）是一种用于高效微调大型预训练模型的技术，通过引入可训练的低秩矩阵来减少参数量和计算成本，同时保持模型性能。 **解释：** 传统微调...

回答了问题 19分钟前2025-12-20 03:05:15

LoRA 有什么作用？

1回答

LoRa

gavin1024回答于 19分钟前2025-12-20 03:05:15

LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）的作用是通过低秩矩阵分解技术高效微调大模型（如语言模型、视觉模型等），大幅减少参数量和计算资源需求，同时保持模型性能接近全参数微调的效果。 ...... 展开详请

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LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）的作用是通过低秩矩阵分解技术高效微调大模型（如语言模型、视觉模型等），大幅减少参数量和计算资源需求，同时保持模型性能接近全参数微调的效果。 ...

回答了问题 20分钟前2025-12-20 03:04:18

LoRA 会对机器学习模型产生怎样的影响？

1回答

机器学习、模型、LoRa

gavin1024回答于 20分钟前2025-12-20 03:04:17

LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种轻量化的模型微调技术，通过冻结预训练模型的原始权重，仅训练少量低秩矩阵参数来适配下游任务，显著降低计算成本和存储需求，同时保持模型性能...... 展开详请

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LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种轻量化的模型微调技术，通过冻结预训练模型的原始权重，仅训练少量低秩矩阵参数来适配下游任务，显著降低计算成本和存储需求，同时保持模型性能...

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