标签：AI - Yan

人工智能(6): Agent

智能体在自主能力、决策能力、协作交互等方面展现出优势，弥补了大模型的不足，是未来大模型最主流的使用方式。

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人工智能(5): MCP

声明本文全部摘自课程《MCP & A2A 前沿实战》

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人工智能(4): RAG

为什么做AI产品工程研发要充分掌握AI技术? 我在企业中成功打造过 ToC 和 ToB 的 AI 产品，深知 AI 产品从 MVP（Minimum Viable Product, 最小可用产品）到 PMF（Product-Market Fit, 产品市场契合）的演进过程中所面临的挑战。做一个 AI

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人工智能(3): Transformer

目前，自然语言处理中，有三种特征处理器：卷积神经网络、递归神经网络和后起之秀 Transformer。Transformer 风头已经盖过两个前辈，它抛弃了传统的卷积神经网络和递归神经网络，整个网络结构完全是由注意力机制组成。准确地讲，Transformer 仅由自注意力和前馈神经网络组成。那么，T

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人工智能(2): 原理

机器学习机器学习(Machine Learning, ML)就是让计算机利用数据来"学习"如何完成任务. 深度学习深度学习主要以深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）为主，神经网络这种结构完全模拟人的大脑结构，由多层神经元组成。我们知道正常成年人的大脑有大约 100

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人工智能(1): 基础

ChatGPT为什么崛起 NLP技术突破: 强势整合技术资源基于Transformer架构的语言模型大体上分为2类, 一类是以BERT为代表的掩码语言模型(Masked Language Model, MLM), 一类以GPT为代表的自回归语言模型(Autoregressive Language

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