来自腾讯的研究者们做了一个关于agent的scalingproperty（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。论文标题：MoreAgentsIsAllYouNeed论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.05120代码地址：https://github.com/MoreAgentsIsAllYouNeed/More-Agents-Is-All-You-Need
关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭9年前。Improvethisquestion看完googlerecommendation关于在为同一url提供不同html/内容的移动网站上使用Varyheader，我试图弄清楚如果您有一个新的移动网站会发生什么，例如它只覆盖您网站的某些部分，而留下一些页面桌面和移动设备的相同html/内容。我是否仍然需要为所有页面添加Varyheader，而不管html/内容是否确实因用户代理而异，或者我应该只将header添加到那些确实为桌面和移动设
在hybris中分析和存储用户/最终客户在页面中所做的事情是否可行？例如:仅收集用户在页面中点击了什么以及用户正在查看什么的报告是否可行？我只需要一份用户操作报告。请帮忙。 最佳答案 这可能是可行的，但可能是个坏主意。电子商务平台应该对销售做出真正的响应。您的数据库系统中所有额外的用户数据都会使它爬行。说的是:可以扩展报告模块来执行此操作。我会将收集到的数据虹吸到一个单独的报告数据库中。什么是“更好”:将GoogleAnalytics与B2C加速器结合使用。什么是“最好的”:类似于Adobe的Sitecatalyst。一般来说，
先说观点：关于AI应用，通常都会聊准召。但在安全等模糊标准的场景下，事实上不存在准召的定义。因此，AI的目标应该是尽可能的“像人”。而想要评价有多“像人”，就先需要将人的工作数字化。而AIAgent是能够将数字化、自动化、智能化这几个转变过程相对顺畅衔接起来的一种框架。0、为什么GPT让大家感到兴奋单纯从能力上看，针对特定的任务，GPT是不如各种已有能力的：执行加减乘除、排序、去重等任务，GPT远不如各种脚本和工具来得靠谱。当任务相对简单时，还能够应付，一旦复杂度增加，GPT就会出现各种异常，比如：大数计算、长文本任务等。强监督任务，即使复杂度极高，比如下围棋，AlphaGo早就通过深度学习能
我目前维护一个网站的后端php代码，该网站允许我们的销售代表销售产品和服务。如果销售代表处于事件状态，他/她将获得一个“自定义”网站URL，该URL基本上将特定站点上的任何事件标记为该代表。销售仅在代表性网站上收集(我们这样做是为了“保护”我们的员工并确保他们觉得我们没有在公开的父网站上背后销售)。例如:www.site.com可能会突出显示所有可用的产品和服务，但不会让客户能够购买www.site.com/SOMEREPCODE其中SOMEREPCODE是特定代理的唯一标识符，提供相同的选项但可以销售该产品。这些销售代表有数千名，因此有数以千计的链接指向相同的页面和内容。最近，关于我
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/657937696https://zhuanlan.zhihu.com/p/665638691概要AIAgent是指人工智能代理（ArtificialIntelligenceAgent），是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。大模型是AI-Agent（代理智能体）的大脑，langchain是快速构建AI-Agent的框架平台Agent其实基本就等于“大模型+插件+执行流程/思维链”，分别会对应控制端(Brain/大脑)、感知端(Preception)、执行端(Action)环节，如下，不同于传统的人工智能，AIAgent
我正在绘制一个颜色选择按钮，我正在寻找一个漂亮而简单的公式来为给定的RGB背景颜色获得良好的文本颜色(前景)。一个简单的尝试是只采用补色，但这会为纯蓝色或纯红色等颜色生成一个看起来很奇怪的按钮。有什么众所周知的东西吗？如果这很重要，我正在使用QT。 最佳答案 为了获得最大的易读性，您需要最大的亮度对比度，而不会出现无法协同工作的色调。最一致的方法是坚持使用black或white作为文本颜色。您或许可以想出更美观的方案，但没有一个方案更清晰易读。要在黑色或白色之间做出选择，您需要知道背景的亮度。由于两个因素，这变得有点复杂:红、绿、蓝
跟着《MetaGPT智能体开发入门》课程学习了近两周，原本是抱着试试看的心态，没想到自己竟然全程跟了下来。期间踩坑颇多，但也收获颇多，特写个总结回顾一下课程内容和沉淀下自己的收获，同时把我的学习方法记下来，希望后来学习的人能从中获得一点点的灵感或方向。文章目录0.个人背景1.我的学习方法1.1先跑通demo1.2搞清数据流1.3有选择地看源码2.从一个坑开始，看智能体运行机制3.本次课程的收获和感悟3.1收获3.2感悟4.MetaGPT入门系列文章0.个人背景通过标题序号也可能猜出来，下标从0开始，我是一个程序员，不过是C++程序员。Python：能写helloworld，零零碎碎的知识，不系
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。ImprovethisquestionclassBase{public:~Base(){}private:intval;};Basebase;//aglobalvariable你看，析构函数什么都不做，和c++编译器提供的默认析构函数一样。但是根据帖子Whatisanon-trivialdestructorinC++?，析构函数仍然是一个非平凡的析构函数我知道，标准中的每条规则都必须严格。但是，根据我粘贴的上面的代码，用户定义
这是在MicrosoftC++并发API的上下文中。有一个名为agent的类(在Concurrency命名空间下)，它基本上是一个状态机，您可以派生并实现纯虚拟agent::run.现在，您有责任调用agent::start，这会将其置于可运行状态。然后调用agent::wait*或其任何变体来实际执行agent::run方法。但为什么我们必须在正文中调用agent::done？我的意思是，显而易见的答案是agent::wait*将等到发出完成信号或超时已过，但是...设计师的意图是什么？为什么不让代理在agent::run返回时进入完成状态？这就是我想知道的。为什么我可以选择不调用d
