“智能体”(agent)这一术语有广泛定义。一些用户将其理解为具备完全自主能力、能够调用外部工具并长期运行的系统;另一些用户则将其用于描述严格遵循预设流程的自动化系统
分类: 人工智能
深入学习全面的人工智能教程,内容涵盖机器学习、深度学习、神经网络、生成式 AI 及其实际应用,旨在帮助开发者和技术爱好者高效构建、理解并应用 AI 技术
AI编程实战001:从0打造网页版打字游戏《快乐打地鼠》
在本篇文章中,我将分享如何使用 AI 编程助手 Trae,从零构建一个旨在帮助初学者练习打字的网页小游戏 —— 《快乐打地鼠》。详细介绍整个过程的工具选型、AI交互提示设计(Prompt Engineering)、架构搭建、踩坑经历以及最后的反思总结。
机器学习三要素:模型假设、评价函数与优化算法如何协同工作
机器学习的核心任务是:从数据中自动学习一个映射函数,使其能对新样本做出准确预测。本文系统介绍了机器学习的三大核心组成:模型假设、评价函数与优化算法。通过理论分析与实践示例,揭示它们如何协同支撑整个机器学习流程,是AI工程与理论研究的关键基础。
人工智能发展简史:从图灵到ChatGPT的里程碑之路
人工智能(AI)作为现代科技的核心驱动力,经历了近一个世纪的不断演进。从最初的逻辑理论和数学模型,到当今风靡全球的生成式AI,AI的发展充满了突破与挑战。了解AI历史上的重要节点,有助于我们更全面地把握技术趋势,推动未来创新。
AI Agents介绍:定义、原理、案例与未来展望
AI Agent是一种专门设计的软件系统,能够感知其环境、分析信息,并自主或半自主地执行动作以实现既定目标。与一般人工智能技术不同,AI Agents是主动的实体,它们能感知输入信息,对其进行推理,并决定适当的行动以完成任务。
人工智能(AI)初学者学习路线图(2025年)
本指南为2025年AI初学者提供一条清晰的学习路线图,涵盖数学、编程、数据科学、深度学习、生成式AI、RAG、AI代理等热门技能和实战项目,助你系统掌握AI核心能力
2025年AI行业趋势综述
随着生成式AI和大模型(Foundation Model)技术的快速迭代,2024–2025年AI领域迎来新一轮爆发式发展。本文将按主题分类,整合中英文权威报告与资讯,给产品经理、开发者、投资人和研究者提供参考。
Python数据科学常用库
Python是一种广泛使用的编程语言,它在数据科学领域得到了广泛应用。Python提供了许多用于数据处理、分析和可视化的库和工具,这些库和工具在数据科学家和分析师中越来越受欢迎。