LLMbasedAgent:开启AI新篇章

本文探讨了大语言模型(LLM)如何开启智能Agent的新篇章,阐述了LLM赋予Agent语言理解能力,与传统Agent的区别,以及二者协同进化的潜力。核心概念包括大语言模型、智能Agent及其结合,涉及对话生成、任务规划和知识问答。通过数学模型和强化学习原理,介绍了实际应用,如智能客服、教育助手和信息检索。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

LLM-basedAgent:开启AI新篇章

作者:禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

1.1.1 早期人工智能
1.1.2 机器学习时代
1.1.3 深度学习的崛起

1.2 大语言模型(LLM)的出现

1.2.1 Transformer架构
1.2.2 预训练语言模型
1.2.3 GPT系列模型

1.3 LLM开启智能Agent新纪元

1.3.1 LLM赋予Agent语言理解能力
1.3.2 LLM与传统Agent系统的区别
1.3.3 LLM-based Agent的潜力

2. 核心概念与联系

2.1 大语言模型

2.1.1 语言模型的定义
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值