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Google AI 智能体白皮书,超详细解读(内附下载)

​ ​ Google 的 AI 智能体白皮书详细探讨了生成式 AI 智能体的构建、应用及其对企业未来的影响。智能体通过结合推理、逻辑和实时数据访问,能够自主地规划和执行复杂任务,从而扩展了传统语言模型的功能。 内容概要 人类在处理混乱的模式识别任务方面非常出色。然而,他们通常依赖工具——比如书籍、Google 搜索或计算器——来补充他们的先验知识,然后再得出结论。就像人类一样,生成式 AI 模型也可以通过训练来使用工具,以获取实时信息或建议现实世界的行动。 例如,模型可以利用数据库检索工具来访问特定信息,比如客户的购买历史,从而生成量身定制的购物推荐。或者,根据用户的查询,模型可以进行各种 API 调用,向同事发送电子邮件回复,或代表您完成一笔金融交易。 要做到这一点,模型不仅必须能够访问一组外部工具,还需要能够以自主的方式计划和执行任何任务。这种推理、逻辑和外部信息访问能力的结合,都与生成式 AI 模型相关联,从而引出了智能体的概念,即一个扩展了生成式 AI 模型独立能力的程序。本白皮书将更详细地深入探讨所有这些方面及相关内容。 什么是 Agent 在最基本的形式中,生成式 AI...

AI 知识:TF-IDF 技术

摘要 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常见的统计方法,用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。本文将全面阐述TF-IDF的通俗理解、技术原理、应用场景,并做以总结。 通俗理解 TF-IDF是一种量化文本中关键词重要性的指标,其核心思想在于:如果某个词在一篇文章中出现次数较多(词频高),并且在其他文章中出现次数较少(文档频率低),则认为这个词对于这篇文章来说是重要的。简而言之,TF-IDF衡量的是某个词在特定文档中与整个语料库中的重要性。 技术原理 TF-IDF的计算由两部分组成:词频(TF)和逆文档频率(IDF)。 **词频(TF)**指的是一个词在文档中出现的次数,它是一个直观的衡量标准,表示词在文档中的相对重要性。 **逆文档频率(IDF)**是衡量词的普遍重要性的一个指标,它由一个词在所有文档中出现的频率的倒数的对数得到。计算公式如下: 其中,( t ) 是一个词,( N ) 是文档总数,( df(t) ) 是包含词 ( t ) 的文档数。 TF-IDF的最终得分则是TF和IDF的乘...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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