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RSS订阅原创 Agent记忆系统的“记忆”在为谁服务？
这篇文章对当前Agent记忆系统的设计范式提出了一个深刻且关键的问题：**我们花费大量精力构建的复杂记忆框架，究竟是为了让人更好地理解和控制，还是为了让Agent自身更高效地运行？这篇文章的价值在于，它超越了具体技术的讨论，直击设计哲学层面，为我们评估和选择Agent记忆方案提供了一个清晰的思考框架。# 欢迎使用Markdown编辑器。：为了适配不同能力层次的模型，不得不将“智能”预置在工程系统中，通过复杂的索引和检索来弥补模型能力的不足。，且拥有强大的底层模型，那么“模型本位”的轻量设计可能是更优路径。
2026-04-22 10:55:47
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原创 如何用大模型做好抽取任务实操案例】
在传统的nlp任务中，如果同时抽取出这么多的信息，是很难的一件事，但在大模型出现后，给做抽取任务提供了新的思路，虽然大模型容易发散，不易受控制，但是在nlp任务中，仍然有着不可替代的作用，随着大语言模型能力越来越高，那么处理问题也就越来越容易。第二，做微调，讯飞的平台需要1500条数据才可以实现微调，而给我们的数据只有129条，所以需要扩充数据。2.因为大模型的不可控的性质，所以还有做些后处理，比如输出的不是json的文件，偶尔缺少字段等。3.在我跑完baseline后，拿到17分的成绩。
2024-07-06 12:44:08
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原创 Densepose安装教程
densepose的安装过程 可参考https://blog.youkuaiyun.com/FatMigo/article/details/88648107 https://github.com/facebookresearch/DensePose densepose-RCNN系统是在detectron框架下实现的 需要硬件基础 Nvidia GPU、ubuntu16.04、Linux、python2，CUD...
2019-09-26 17:43:52
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转载 bert-as-service的使用
github地址：https://github.com/hanxiao/bert-as-service 谷歌训练的bert使用的是tensorflow，若想使用GPU加速，需要安装相应的驱动和软件，并使用tensorflow-gpu代替常规tensorflow python包，需要的软件及安装步骤见附件; text file 服务器端创建虚拟环境并在该环境中安装相应的python包，注意一定要使用...
2019-05-23 18:08:01
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空空如也
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