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
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
背景在GreatSQL主从复制环境中，有时候可能会出现一些误操作，将本应该写入到主库的数据写入到了从库，导致主从数据不一致，影响数据同步。是否可以将写入从库的数据同步写入主库呢？测试环境角色IP地址数据库开放端口版本主库192.168.137.1793308GreatSQL8.0.32从库192.168.137.1803308GreatSQL8.0.32复制链路：greatsql>showslavestatus\G;***************************1.row***************************Slave_IO_State:Waitingforsource
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
背景在GreatSQL主从复制环境中，有时候可能会出现一些误操作，将本应该写入到主库的数据写入到了从库，导致主从数据不一致，影响数据同步。是否可以将写入从库的数据同步写入主库呢？测试环境角色IP地址数据库开放端口版本主库192.168.137.1793308GreatSQL8.0.32从库192.168.137.1803308GreatSQL8.0.32复制链路：greatsql>showslavestatus\G;***************************1.row***************************Slave_IO_State:Waitingforsource
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
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
强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python贪吃蛇制作实战教学文章目录强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python贪吃蛇制作实战教学一、前言1、pygame介绍2、安装Pygame3.Pygame常用模块二、pygame入门1、窗口初始化与事件初认识2、创建绿色方块并键盘移动3、控制绿色方块吃掉红色果子4、控制绿色方块吃掉红色果子，身体长度加一节三、pygame初级一、前言大家好，未来的开发者们请上座随着人工智能的发展，强化学习基本会再次来到人们眼前，遂想制作一下相关的教程。强化学习第一步基本离不开虚拟环境的搭建，下面用大家耳熟能详的贪吃蛇游戏为基础
什么是AIAgent？现在我们与大模型的互动，一般的过程是先输入一个提示词，之后，大模型根据输入内容进行计算并响应。每次想要得到一个新的输出，我们就必须再提供一个提示词。这个过程有点麻烦，因为总是要有人来驱动。AIAgent（人工智能代理）则以不同的方式工作。他们被设计成可独立思考和行动的智能体。我们唯一需要提供的就是一个目标，可以是研究竞争对手分析、写个网站程序或进行一次旅游。AIAgent会生成一个任务列表，然后开始工作，依靠环境的反馈和自己的内心独白。就好像它们可以提示自己似的，在不断发展中适应变化，以最好的方式实现我们制定的目标。看起来这个过程和自动化流程有点像，但其实有区别。与自动化
