【NLP】揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章（二）
马尔可夫模型与隐马尔可夫模型
作者：白宁超
2016年7月11日15:31:11
摘要：最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生《数学之美》一书，起初觉得深奥难懂且无什么用场。直到学习自然语言处理时，才真正使用到隐马尔可夫模型，并体会到此模型的妙用之处。
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深入浅出 AI 智能体（AI Agent）｜技术干货
随着人工智能技术的发展，智能体（AI Agents）逐渐成为人与大模型交互的主要方式。智能体能执行任务、解决问题，并提供个性化服务。其关键组成部分包括规划、记忆和工具使用，使交互更加高效、自然。智能体的应用涵盖专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景，极大地提升了用户体验与工作效率。借助智能体开发平台，用户可以轻松打造定制化AI应用，推动AI技术在各领域的广泛应用与深度融合。
Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
Transformers入门指南：从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者，我深知在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来，它迅速成为NLP领域的主流模型，广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南，介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。
