在这场轰轰烈烈的人工智能浪潮中，我们发现，对于商业企业来说，人工智能并没有给他们带来太多所谓的智能，它带来的是智能的一个关键组成部分——AI预测。...而人工智能的飞速发展，将为预测技术提供了更多可行的思路和方案，使得预测的准确度能够得到有效提升，为各行各业提供超越传统统计学分析的决策支持能力。 这当中，更为重要的是，AI预测更廉价。...智能 那么，预测技术发展到如今，何以称得上智能呢？回过头来看，应该归功于更好的数据、模型和计算能力，它们促使预测技术飞速发展，从而走上“智能”之路。机器学习便是功臣之一。 ...与回归分析不同，机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。过去，由于数据和计算能力的匮乏，机器学习的表现不如回归分析来得好。...把人工智能与机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！你会发现，这其实跟观远数据AI+BI核心战略是一致的。 那么，如果仅仅是预测，为什么能称得上“智能”呢？
人工智能学习框架是帮助开发者和研究人员快速构建、训练、评估和部署 AI 模型的软件工具包。...H2O.ai 简述：开源机器学习和人工智能平台，提供丰富工具和库，与流行框架集成，AutoML 功能实现机器学习管道自动化。...H2O.ai 是一个开源机器学习和人工智能平台，为数据分析、建模和部署提供广泛的工具和库。...（二）文章总结 《AI 学习框架：开启智能未来的钥匙》围绕人工智能学习框架展开，旨在为 AI 学习者与开发者提供全面指引，助力其在该领域高效前行。...文章开篇点明人工智能学习框架的关键地位，它们宛如精密的 “智能工坊”，整合诸多复杂算法、优化技术及工具集，极大降低 AI 开发门槛，加速模型从构思到落地的进程，是推动 AI 广泛普及与高速发展的核心驱动力
引言 机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能（AI）领域的重要分支，已经成为推动科技进步和创新的关键力量。...机器学习通过从数据中学习，构建模型并进行预测和决策，广泛应用于各个行业。本文将深入探讨机器学习的定义、工作原理、主要算法、应用领域及其面临的挑战，帮助读者全面了解这一前沿技术。 什么是机器学习？...机器学习的工作原理 机器学习的工作原理可以分为以下几个步骤： 数据收集：从各种来源获取大量的数据，数据的质量和数量直接影响模型的效果。...交通：自动驾驶、交通流量预测、智能调度等。 制造业：预测性维护、质量控制、生产优化等。 娱乐：内容推荐、图像识别、语音助手等。...结论 机器学习作为智能科技的核心技术，已经在各个领域展示了其强大的潜力和应用价值。随着技术的不断进步和挑战的逐步克服，机器学习将继续引领未来的科技发展，推动社会进步。
神经网络这个代表性的人工智能方法，在结构上和学习机制上正在与人类的大脑越来越接近，脑科学的研究在数学化的过程中也为人工智能提供了诸多借鉴，今天就来聊一聊人类的学习和AI的学习。...AI如何学习 AI的学习搞得非常火热，学习本身也一直被认为是AI的重要特征之一，比如机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、小样本学习、终身学习等等各种学习的方法思路百花齐放，不难看出，能够具备持续提升能力的...支持的人觉得确实如此，自然中各种生命的智能发展基本都是在与环境的反馈之中学习进化，那么AI也可以通过这个机制获得智能，即能够指导行为达到目标的模型。...不过的，基本上大家还是同意的，那就是反馈是学习的关键，学习是智能的关键，因为智能总是被用来描述很复杂难以处理的问题，虽然这些问题经常在被解决之后就不叫智能了。...镜子中的自己，AI和人的学习 聊到这儿基本上可以说，学习就是AI的核心能力，或许没有之一。而伴随着很多秘密的揭开，人类自以为傲的智慧或许会变得毫无新意，这不是一件让人高兴的事情。
langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。...chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。...content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI...messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通...的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通， 问答之间意无穷。
关于dify，之前力推过，大家可以跳转 AI智能体研发之路-工程篇（二）：Dify智能体开发平台一键部署了解，今天主要以dify为例，分享一下如何进行版本升级。
最近小拾君准备正式开始人工智能相关领域的系统性学习了，看了一些资料及书籍，给自己列个学习计划，分享给大家，与君共勉。后续，将按照本计划（3.1开始）包括但不限于本计划分享学习笔记，敬请期待。...本文主要包含以下内容： 1、入门基础 1）、计算机基础 2）、编程语言 3）、数学基础 2、进阶 1）、机器学习 2）、深度学习 3）、深度学习框架 3、高阶 1）、机器学习 2）、强化学习 3）、迁移学习...求解凸优化问题算法 深度学习凸优化 二进阶 1、机器学习 1）、特征工程 数据预处理 特征分析 2）、监督学习 KNN：K近邻算法 线性模型：线性回归 & 逻辑回归 树模型：决策树 朴素贝叶斯 SVM...3）、蒙特卡洛方法 4）、时间差分方法 5）、价值函数与策略评价、学习 6）、DQN（深度Q网络：卷积神经网络+强化学习）方法及变种 7）、TRPO方法 3、迁移学习 1）、Fine-tuning 2...）、多任务学习 3）、Zero-shot 学习 4）、持续学习 注：本文为小拾君参考很多网络资料整理归纳，有很多术语小拾君暂时也不懂，所以难免存在错误，大家如果有更好的意见或者建议，烦请指出，非常感谢。
引言 在当今信息爆炸的时代，大数据和人工智能（AI）已经渗透到我们生活的每一个角落。...机器学习（Machine Learning, ML）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）大数据的深度融合，正引领着一场前所未有的科技革命。...总结 融合背景： 人工智能（AI）和大数据是当今科技领域的两大重要趋势。AI通过模拟人类智能，使计算机能够理解和处理复杂的信息；而大数据则提供了海量的、多样化的数据集合，为AI提供了丰富的数据源。...增强智能：通过大数据的分析和挖掘，机器学习模型能够发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力的支持，进一步增强了AI的智能水平。...推动创新：机器学习与大数据的融合推动了众多领域的创新应用，如智能客服、智能交通、智能医疗等，为社会带来了便利和效益。
将上面的岗位涉及到的知识和技术划类，就形成了今天的五份书单： 1人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作 《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤...、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命 《人工智能时代》从人工智能的历史、现状、未来，工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习等人工智能应用领域依次介绍了人工智能发展前景。...2人工智能机器学习类：Python、机器学习、数据科学 《Python机器学习实践指南》 结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。...3人工智能深度学习类：深度学习、Tensorflow 《深度学习》AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！...《自己动手写神经网络》机器学习与人工智能参考书，基于Java语言撰写。
Q1：我为什么开始学习AI？ A1：虽然我目前在做苹果物联网的项目，但面临GTP-4的面世，深感人工智能是未来的发展趋势，如果不学习就会被淘汰，所以先提前布局，了解学习AI，紧跟时代潮流。...A2：本文主要记载在阅读两本人工智能入门书籍时的学习笔记与思考扩展：中国人工智能学会出版的《人工智能导论》李德毅，于剑版本、高等教育出版社的《人工智能导论》 王万良版本 前言 学习AI，算法是核心重点...我国早在2017年就将人工智能发展上升到国家战略层面，把人工智能定为新的重要经济增长点让人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力立志打造智能制造、智慧城市、智慧金融、智慧农业等，使得智能社会建设取得积极进展...人工智能其实类似于拟人 常见流程 算法与模型本质 数据预处理 -> 算法求解 -> 模型评估 -> 模型上线 算法工程师的核心任务是生成可以预测准确的模型 人工智能基本概念 人工智能、机器学习...、深度学习、强化学习 机器学习：顾名思义，让机器可以像人一样具备学习的能力 有监督学习（带标签） 无监督学习（不带标签） 不同的学习方式对比
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。...因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。...AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。...人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。...机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。
我是人工智能助手智谱清言，可以叫我小智，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。'...model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9-4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化 许多AI
接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址：https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python=...gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试： 在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体...多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import
它致力于开发能够感知、理解、学习、推理、决策和与人类进行交互的智能系统。人工智能的背景可以追溯到上世纪 50 年代，当时科学家们开始探索如何让机器模拟人类的智能行为。...随着计算机技术和算法的进步，尤其是机器学习和深度学习的兴起，人工智能开始迎来爆发式的发展。...这些技术的发展推动了人工智能在各个领域的广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。人工智能的定义也在不断演变，现代人工智能强调计算机系统能够模仿人类智能的各个方面，包括感知、学习、推理和决策。...机器学习、深度学习算法是人工智能领域技术的重要载体，可以统称为 AI 算法，其计算模式与传统的算法有所不同。...随着人工智能应用规模持续扩大，这类问题日益突显，待深度学习算法稳定后，AI 芯片可采用 ASIC 设计方法进行全定制，使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优。
接AI智能体(三) memory工具使用 以往，我们都是直接跟大模型进行交互，没有办法系统的实现记忆。...**智能合约和应用生态**：以太坊拥有强大的开发者社区和丰富的应用生态，这推动了其需求的增长，并对价格产生积极影响。 2....**跨链技术的进步**：随着跨链技术的发展，以太坊能够与其他区块链网络进行互操作，这可能会扩大其生态系统，并增加其作为价值转移和智能合约平台的吸引力。 5....) CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION 对话增强生成型 STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 结构化对话增强型 零样本学习...：希望我们的模型能够对其从未见过的类别进行分类，让机器具有推理能力，实现真正的智能。
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（6）---《AI：什么是智能?》 1 智能是什么？ 人具有智能的一部分，而不是全部。...4 人与机器的深度学习的不同 1）人的深度学习是学校教育与社会教育的一致，在于理论与实践的统一，在于矛盾和悖论的协同……是一种内外共鸣同情的学与习； 2）机器的深度学习源于人工神经网络的研究...，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。...两种学习的机制根本不同：一个经过思考和实践，一个就是仿真和模拟。
接AI智能体(五) Dify Dify是一个开源的Agent开发平台，使用Dify有两种方式，一种是使用Dify的在线平台。https://cloud.dify.ai。 一种是进行私有化部署。...DEPLOY_ENV: ${DEPLOY_ENV:-PRODUCTION} CHECK_UPDATE_URL: ${CHECK_UPDATE_URL:-https://updates.dify.ai...true} WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS: ${WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS:-hello@dify.ai...我对年轻一代的建议是珍惜时间，不断学习和成长，同时也要关注社会和他人。...我对年轻一代的建议是珍惜时间，不断学习和成长，同时也要关注社会和他人。"
AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。...1.需求分析与定义1.1明确目标确定 AI 智能体的核心功能和应用场景（如聊天机器人、推荐系统、自动驾驶等）。定义智能体的输入、输出和交互方式。...1.2确定技术栈选择适合的 AI 技术和工具（如机器学习、深度学习、强化学习等）。确定开发语言（如 Python、C++）和框架（如 TensorFlow、PyTorch）。...验证 AI 智能体在实际场景中的表现。6.3用户测试邀请目标用户进行测试，收集反馈。根据反馈调整模型和系统。7.部署与监控7.1部署环境选择部署平台（如云端、边缘设备）。...总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。
AI 智能体（AI Agent）的应用非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动，从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。...客户服务：智能客服机器人： 能够 24/7 回答客户的常见问题、处理订单、提供技术支持等，提高客户服务效率和满意度。例如，银行、电商平台的在线客服。...教育：智能辅导系统： 根据学生的学习情况，提供个性化的学习内容和辅导。语言学习： 提供语言学习工具，例如口语练习、语法纠错等。虚拟实验室： 提供虚拟的实验环境，方便学生进行科学实验。7....百度的文心一言 APP 上的智能体： 可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语，还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等，体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。...总而言之，AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展，AI 智能体的应用领域还将不断拓展，为我们带来更多的便利和创新。
机器学习和AI智能创作对未来设计专业的影响简介AI智能创作工具的现状AI智能创作的优势AI智能创作的挑战行业变化案例分析未来展望结论附录：代码示例参考文献正在上传图片...机器学习和AI智能创作对未来设计专业的影响...简介随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，设计领域正经历一场深刻的变革。...AI智能创作工具能够自动生成设计方案、优化设计流程，并提供个性化的正在上传图片...机器学习和AI智能创作对未来设计专业的影响简介随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，设计领域正经历一场深刻的变革...AI智能创作工具的现状---theme: theme-orange ---机器学习和AI智能创作对未来设计专业的影响1....本文旨在探讨机器学习和AI智能创作对未来设计专业的影响，包括其优势、挑战以及具体案例分析。2.
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