AI技术在自然语言处理中的应用
【9月更文挑战第17天】本文主要介绍了AI技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等方面。通过实例展示了AI技术如何帮助解决NLP中的挑战性问题，并讨论了未来发展趋势。
深入浅出智能工作流（Agentic Workflow）｜技术干货
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）在全球范围内迅速走红，多个行业纷纷实践其应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。吴恩达总结了Agent设计的四种模式：自我反思、工具调用、规划设计及多智能体协作。前两者较普及，后两者则为智能体使用模式从单一大模型向多智能体协同配合完成业务流程的转变奠定了基础。
进程调度算法_轮转调度算法_优先级调度算法_多级反馈队列调度算法
轮转调度算法（RR）是一种常用且简单的调度方法，通过给每个进程分配一小段CPU运行时间来轮流执行。进程切换发生在当前进程完成或时间片用尽时。优先级调度算法则根据进程的紧迫性赋予不同优先级，高优先级进程优先执行，并分为抢占式和非抢占式。多队列调度算法通过设置多个具有不同优先级的就绪队列，采用多级反馈队列优先调度机制，以满足不同类型用户的需求，从而优化整体调度性能。
没有等来OpenAI开源GPT-4o，等来了开源版VITA
【9月更文挑战第9天】近日，论文《Towards Open-Source Interactive Omni Multimodal LLM》介绍了VITA，一种基于Mixtral 8×7B的新型开源多模态大语言模型，能处理视频、图像、文本和音频等多模态数据，并提供先进的人机交互体验，填补了开源模型在多模态能力上的空白。经多任务学习及指令微调，VITA在多个基准测试中表现出色，但仍存在基础能力和嘈杂音频处理等方面的局限。更多详情见论文：https://arxiv.org/pdf/2408.05211
深度学习之人机交互中的认知模型
基于深度学习的人机交互中的认知模型旨在使计算机系统能够更好地理解、预测和响应人类行为和意图，从而实现更自然和有效的交互体验。
智能体进化发展了一年，现在的RPA Agent迭代到什么程度了？
智能体技术在过去一年迅速发展，RPA Agent已成为连接多种应用系统的关键工具。实在智能推出的实在Agent 7.0，通过自然语言处理和屏幕识别技术，实现了从需求输入到任务执行的全流程自动化，大幅降低了智能体构建门槛。该平台不仅能在企业级应用中提供专业服务，还能满足个人用户的多样化需求，真正实现了端到端的自动化解决方案。
人工智能浪潮下的道德困境与技术挑战
【8月更文挑战第31天】 在人工智能的飞速发展中，我们面临着前所未有的道德和技术问题。本文将探讨AI技术带来的伦理挑战，包括隐私保护、算法偏见和责任归属等问题，并分析当前技术发展面临的限制，如数据获取困难、模型泛化能力和人机交互的局限性。文章旨在启发读者思考如何在享受AI技术便利的同时，确保技术的健康发展和社会的公正性。