作者：杨亦诚通常情况下，LLM获取知识的途径仅限于训练时的样本数据以及Prompt中包含的上下文信息，因此如果缺少有效的外部信息获取途径，LLM便无法像一个智能体一样自主学习知识并做出行动，这也是为什么我们要引入Agent的概念。顾名思义Agent便是让LLM像代理一样来对接用户需求，将问题拆解后，通过调用外部工具的方式来解决这些问题，不同于传统的人工智能，Agent 具备通过主动思考、调用工具去
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1月前
作者：杨亦诚LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。通过LangChain，开发者可以轻松构建基于RAG或者Agent流水线的复杂应用体系，而目前我们已经可以在LangChain的关键组件LLM，Text Embedding和Reranker中直接调
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1月前
火绒安全携手OpenVINO™工具套件 共筑软硬件协同安全新格局（文件可下载）
在现代网络环境中，网络安全面临着日益复杂的挑战，包括新兴的勒索软件、多变的木马病毒以及其他先进的持续威胁。这些威胁不断演变，要求安全解决方案不仅要快速反应，还要能在前所未有的规模上进行精确识别和拦截。 针对日益增多的各类恶意程序的网络攻击，火绒安全建立了多层次主动防御系统来有效应对，在病毒检测方面，基于传统模式匹配和行为分析技术已取得了一定的成效。然而，随着恶意软件技术的快速进步，传统方法面临着速
cmr
1月前
贝锐向日葵与 OpenVINO™ 携手开启 智能化远程控制新纪元（文件可下载）
在当今数字化快速发展的背景下，远程控制技术使得企业能够跨地域管理和控制设备，优化资源配置，提高操作效率，并在一定程度上降低了运营成本。尤其是近几年来，远程工作和远程技术支持的需求显著增加，远程控制技术的重要性更是日益凸显。 然而，随着应用场景的扩展，远程控制技术也面临着一系列挑战，如安全性问题、数据传输的稳定性和实时性、以及跨平台兼容性等。在安全性方面，如何确保远程传输过程中数据不被非法截取或篡
cmr
1月前
Optimum Intel三步完成Llama3在算力魔方的本地量化和部署
作者：英特尔创新大使 刘力Linux基金会亚太区开源布道者 张晶1.1 Llama3简介Llama3 是Meta最新发布的开源大语言模型(LLM), 当前已开源8B和70B参数量的预训练模型权重，并支持指令微调。详情参见：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/引用自：https://github.com/meta-llama/llama3Llama3性能优异，
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2月前
