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第21讲 两分钟搞懂大模型、智能体和工作流
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智能体和大模型有什么区别
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发布时间:2025-11-29 09:42
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AI大模型老杨
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清华大学训出一个模型,可以统一所有机器人具身智能 #AI #具身智能 #机器人 #清华大学 清华大学的研究团队训练了一个X-VLA模型。这个模型的神奇之处在于,它能够像一个经验丰富的万能师傅一样,无论面对什么样的机器人平台,都能快速适应并发挥出色的表现。更令人惊讶的是,这个模型只有0.9B参数(相当于9亿个可调节的"开关"),却在6个仿真环境和3个真实机器人平台上都创造了最佳性能记录。
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AI应该像个会成长的伙伴,而不是只会复述的机器。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体
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红衣大叔周鸿祎
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Orz分享/AI智能体》
智能体领域的应知应会可涵盖基础概念、核心技术、开发工具、产业应用及风险挑战,以下是系统且易懂的梳理:
1. 核心基础:智能体是能感知环境、自主思考并执行任务的AI实体,核心遵循“感知 - 思考 - 行动”循环。它和ChatGPT的核心区别是前者主动执行任务,后者被动应答;和传统自动化脚本相比,它更灵活,能应对环境变化并调整策略。多智能体系统则是多个智能体分工协作,像虚拟团队完成复杂任务。
2. 关键架构与技术:核心架构含感知、记忆、动作组件和大语言模型,分别负责接收信息、存储数据、执行操作和决策指令。关键技术中,大语言模型是发展基石,检索增强生成(RAG)能提升回答准确性,向量数据库可强化其记忆能力,这些技术共同支撑智能体的自主决策与学习。
3. 实用开发工具:新手可优先用低代码平台Dify和本土化的扣子;开发者还能借助LangChain、AutoGen等框架搭建系统,LangGraph可可视化设计智能体行动流程。多数平台支持接入私有知识库,适配不同开发需求。
4. 主流产业应用:医疗领域可辅助精准诊断与个性化治疗;金融领域能监控交易、防范欺诈;教育领域可实现自适应个性化辅导;制造业可优化生产调度与预测性维护;零售领域能通过个性化服务提升客户满意度。
5. 风险与应对要点:存在数据隐私泄露、决策失误、系统漏洞及责任归属难界定等风险。日常使用中可通过设置行动边界、完善日志监控,开发时优化Prompt与工具描述、简化复杂任务等方式,降低风险并提升其运行稳定性。
1
黄庆勇ALEX
13:35
大模型核心概念详细讲解教程! 超过99%自称懂AI的人!大模型|LLM
#大模型 #AI #科技 #计算机 #人工智能
13
讲大模型的KK
02:44
AI智能体火到“万物皆可智能体”,但冷静下来看——多数所谓的“智能体”不过是“脚本+话术”的包装,既解决不了核心需求,还让创业者白烧钱。
真·有价值的AI智能体,从来不是“炫技式功能堆砌”,而是能落地到商业场景:比如教育行业的个性化辅导智能体、企业的自动化办公智能体,核心是“降本增效”而非“概念炒作”。
泡沫褪去后,能活下来的一定是“需求导向”的实干派!
#科普 #经济 #AI智能体 #创业 #企业
15
李根商业说
01:34
程序员带你一分钟入门AI大模型💻 #大模型 #AI #金融大模型 #程序员 #科普
200
度小满同学
16:01
35+程序员别再卷代码了! 8年经验告诉你转行做应用少走99%的弯路!!!#大模型 #AI #智能体 #人工智能 #程序员
5
唐宇迪
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