最近这几天，相信已经有很多朋友看到了关于GPTStore、VisionPro、RabbitR1、AIpin、英伟达ACE（AvatarCloudEngine）、钉钉个人助理、荣耀MagicOS8.0等各类和AI技术深度结合的AIAgent或者承载AIAgent的平台。有些是和个人应用相关，比如钉钉个人助理和荣耀MagicOS8.0就是针对个人的应用；有些和企业机构相关，比如英伟达ACE（AvatarCloudEngine）可以被游戏公司使用，用来提高的游戏体验。而苹果公司的VisionPro则可以被个人或公司用来作为更进一步的商业应用；GPTStore是OpenAI开发的一个类似AppleSt
强化学习是一种机器学习的方法，它通过让智能体（Agent）与环境交互，从而学习如何选择最优的行动来最大化累积的奖励。强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、机器人、自动驾驶等。强化学习也可以用于干预人类的行为，帮助人类实现他们的长期目标，例如戒烟、减肥、健身等。这些任务通常是摩擦性的，也就是说，它们需要人类付出长期的努力，而不是立即获得满足。在这些任务中，人类往往表现出有限的理性，也就是说他们的行为并不总是符合他们的最佳利益，而是受到一些认知偏差、情绪影响、环境干扰等因素的影响。因此，如何用强化学习干预人类的有限理性，使其在摩擦性的任务中表现更好，是一个具有重要意义和挑战性的问题。为了解决
我试图掌握std::search和std::find_first_of之间的区别它们具有相同的原型(prototype):templateForwardIterator1find_first_of(ForwardIterator1first1,ForwardIterator1last1,ForwardIterator2first2,ForwardIterator2last2);templateForwardIterator1find_first_of(ForwardIterator1first1,ForwardIterator1last1,ForwardIterator2first2,
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀看热闹不嫌事大！马斯克：OpenAI首席科学家Ilya应该跳槽到xAIhttps://www.businessinsider.com/openai-cofounder-ilya-sutskever-invisible-future-uncertain-2023-12OpenAI内部「政变」余波仍在，除了陆续爆出的SamAltman各类负面信息，前首席科学家IlyaSutskever的终局也格外牵动人心。作为被董事会拉拢参与「政变」又首先妥协投降的关键人物，作为参与创建OpenAI却眼看着它越行越远的技术天才，IlyaSuts
本文整理了2023年1月9日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要由AI论文推荐智能体 赛博马良-AI论文解读达人（saibomaliang.com） 提供。如需查看其他最热论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1Dr2Net:DynamicReversibleDual-ResidualNetworksforMemory-EfficientFinetuning标题：内存利用率翻倍！伯克利提出Dr2Net，重塑高效微调新范式标签：Berkeley、CV、ML作者：ChenZhao，ShumingLiu1，Kar
文章目录0.前置推荐阅读1.本文内容2.解析用户指令（分析用户需求）2.1完整代码及注释2.2运行结果3.利用大模型写爬虫代码3.1对html内容进行精简3.2利用大模型写爬虫代码3.3补充代码，测试本节程序3.4运行结果及踩坑3.4.1运行结果3.4.2坑一：Nomodulenamed'playwright'4.爬虫工程师角色定义：CrawlerEngineer5.订阅助手角色定义：SubscriptionAssistant6.运行订阅智能体的Action：RunSubscription6.1总结信息的Action6.2运行订阅智能体的Action7.定时器代码和callback代码7.1定
来了，贾扬清承诺的LeptonSearch开源代码来了。前天，贾扬清在Twitter上公布了LeptonSearch的开源项目链接，并表示任何人、任何公司都可以自由使用开源代码。项目链接：https://github.com/leptonai/search_with_lepton也就是说，你也可以用不到500行Python代码构建自己的对话搜索引擎了。今天，LeptonSearch又登上了GitHubtrending榜单。此外已经有人将这个开源项目用来构建自己的Web应用程序了，并表示质量非常高，与AI驱动的搜索引擎Perplexity不相上下。 而就在几天前，关于LeptonSearch项目
前言最近双十一做活动买了台新电脑，显卡好起来了自然也开始大模型的学习工作了，这篇文章可能是该系列的第一弹，本地私有化部署千问agent，后面还会尝试一些其他的大模型结合本地知识库或者做行业垂直模型训练的，一步一步慢慢来吧。AIAgent背景介绍随着今年国外GPT4.0、claude2的出现，在加上国内“百模大战”的盛况，整个大模型领域是真的越来越卷了，但是卷也意味着会出现更多的新赛道，由此AIAgent的概念应运而生（2、3月）。首先开始专注Agent领域的是OpenAI的创始成员AndrejKarpathy，它也曾在一次黑客松演讲（6月）中表示与大模型训练相比，OpenAI内部目前更关注Ag
今天内容涉及如下：1.initialize_agent,：执行gent工作，并把工具Tool传入2.Tool：选取行为函数工具类之前我们学习的都是把问题给AI，让AI模型给出答案，那么这种情况下应该怎么处理呢，我需要根据不同的问题选择不同的答案，比如我问AI我想选择一件衣服就去调用挑选衣服的方法，如果是查询订单，那么就专门去调用搜索订单的方法，如果是查询物流就专门去调用物流方面的方法，但是怎么识别出来哪个调用哪个呢？我们下面代码先模拟出怎么让AI根据我们的话语做选择，#!pipinstallopenai!pipinstalllangchainimportopenai,osfromlangcha
我正在尝试使用Xcode从libFLAC构建一个框架，以便在我自己的MacOSX应用程序中使用。我使用这些FLAC源:http://sourceforge.net/projects/flac/files/flac-src/flac-1.2.1-src/flac-1.2.1.tar.gz/download我只需要这些源文件中的几个，但我宁愿保留所有内容，这样我就可以保留原始的FLAC源，如果我想用我自己的源分发框架项目。flac-1.2.1.tar.gz包含这些目录:flac-1.2.1/include/flac-1.2.1/src/libFLAC/flac-1.2.1/src/libF
