1引言2015中国大数据技术大会（BDTC）于2015年12月10日在北京召开,会上中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会（task force on big data,TFBD,以下简称大专委）发布了中国大数据技术与产业发展报告（2015）,并对2016年大数据发展趋势...1引言2015中国大数据技术大会（BDTC）于2015年12月10日在北京召开,会上中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会（task force on big data,TFBD,以下简称大专委）发布了中国大数据技术与产业发展报告（2015）,并对2016年大数据发展趋势进行了展望。自2012年10月CCF大专委成立,在每年12月的大数据技术大会上都会发布对第二年大数据发展趋势的预测。从预测2013年到预测2016年,展开更多
在数字化浪潮席卷全球的今天,人工智能领域正不断突破边界。当单个智能体的能力逐渐触达瓶颈,多智能体协同恰似一把“智能密钥”,解开了更复杂任务的解决密码。尤其是大语言模型加持下的多智能体协同架构,已悄然在各行业掀起变革,它究...在数字化浪潮席卷全球的今天,人工智能领域正不断突破边界。当单个智能体的能力逐渐触达瓶颈,多智能体协同恰似一把“智能密钥”,解开了更复杂任务的解决密码。尤其是大语言模型加持下的多智能体协同架构,已悄然在各行业掀起变革,它究竟蕴藏着怎样惊人的力量?多智能体协同(multi-agent collaboration)作为人工智能(artificial intelligence, AI)领域的核心研究方向,通过多个智能体之间的信息交互与策略协调,实现复杂任务的完成。随着大语言模型(large la ng u age model, LLM)的发展,多个LLM促成的多智能体协同架构,在教育、金融、软件开发等领域展现出巨大的应用潜力。展开更多
在知识快速更新的当下,大语言模型虽已展现出强大能力,但知识瓶颈仍然存在,制约了其在专业领域的应用。知识增强大语言模型应运而生,本文梳理其发展脉络、剖析其面临的挑战、探究其应用场景与未来演进方向,揭开知识增强大语言模型背后...在知识快速更新的当下,大语言模型虽已展现出强大能力,但知识瓶颈仍然存在,制约了其在专业领域的应用。知识增强大语言模型应运而生,本文梳理其发展脉络、剖析其面临的挑战、探究其应用场景与未来演进方向,揭开知识增强大语言模型背后的奥秘。大语言模型(large language model, LLM)凭借海量数据训练,在自然语言处理任务中展现出强大能力,但其依赖“参数内存”的隐式知识编码存在信息滞后、幻觉生成、推理偏差等瓶颈,制约了专业领域应用。在知识增强领域中,知识可被理解为对某人或某物的熟悉、意识和理解,例如事实(描述性知识)、技能(程序性知识)和事物[1]。展开更多
随着人工智能的快速发展,人脸识别、图像生成和机器翻译等各类人工智能应用已深入人们的日常生活,推动社会快速发展。然而,这些应用缺乏自主感知环境的能力,也无法及时改进或更正决策,大大限制了其应用的范围。为了弥补当前技术存在的弊...随着人工智能的快速发展,人脸识别、图像生成和机器翻译等各类人工智能应用已深入人们的日常生活,推动社会快速发展。然而,这些应用缺乏自主感知环境的能力,也无法及时改进或更正决策,大大限制了其应用的范围。为了弥补当前技术存在的弊端,加速人工智能应用的产业破局,拥有强大的自主性、适应性和交互能力,能从环境中感知变化,并利用自身学到的知识和掌握的工具进行决策的智能体技术应运而生。智能体技术是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的算法,曾在特定领域应用中发挥巨大的作用。当前,大语言模型(large language model,LLM)技术迅猛发展,其强大的语言、推理能力和广泛的知识,使其能够适配多种任务的需要,似乎已经能够帮助人们解决很多问题。然而,随着对LLM研究的不断深入,其难以感知外部环境、不能根据任务情况的变化灵活改变方案,以及无法利用工具处理问题的缺点逐渐暴露。展开更多
文摘1引言2015中国大数据技术大会（BDTC）于2015年12月10日在北京召开,会上中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会（task force on big data,TFBD,以下简称大专委）发布了中国大数据技术与产业发展报告（2015）,并对2016年大数据发展趋势进行了展望。自2012年10月CCF大专委成立,在每年12月的大数据技术大会上都会发布对第二年大数据发展趋势的预测。从预测2013年到预测2016年,
文摘在数字化浪潮席卷全球的今天,人工智能领域正不断突破边界。当单个智能体的能力逐渐触达瓶颈,多智能体协同恰似一把“智能密钥”,解开了更复杂任务的解决密码。尤其是大语言模型加持下的多智能体协同架构,已悄然在各行业掀起变革,它究竟蕴藏着怎样惊人的力量?多智能体协同(multi-agent collaboration)作为人工智能(artificial intelligence, AI)领域的核心研究方向,通过多个智能体之间的信息交互与策略协调,实现复杂任务的完成。随着大语言模型(large la ng u age model, LLM)的发展,多个LLM促成的多智能体协同架构,在教育、金融、软件开发等领域展现出巨大的应用潜力。
文摘在知识快速更新的当下,大语言模型虽已展现出强大能力,但知识瓶颈仍然存在,制约了其在专业领域的应用。知识增强大语言模型应运而生,本文梳理其发展脉络、剖析其面临的挑战、探究其应用场景与未来演进方向,揭开知识增强大语言模型背后的奥秘。大语言模型(large language model, LLM)凭借海量数据训练,在自然语言处理任务中展现出强大能力,但其依赖“参数内存”的隐式知识编码存在信息滞后、幻觉生成、推理偏差等瓶颈,制约了专业领域应用。在知识增强领域中,知识可被理解为对某人或某物的熟悉、意识和理解,例如事实(描述性知识)、技能(程序性知识)和事物[1]。
文摘随着人工智能的快速发展,人脸识别、图像生成和机器翻译等各类人工智能应用已深入人们的日常生活,推动社会快速发展。然而,这些应用缺乏自主感知环境的能力,也无法及时改进或更正决策,大大限制了其应用的范围。为了弥补当前技术存在的弊端,加速人工智能应用的产业破局,拥有强大的自主性、适应性和交互能力,能从环境中感知变化,并利用自身学到的知识和掌握的工具进行决策的智能体技术应运而生。智能体技术是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的算法,曾在特定领域应用中发挥巨大的作用。当前,大语言模型(large language model,LLM)技术迅猛发展,其强大的语言、推理能力和广泛的知识,使其能够适配多种任务的需要,似乎已经能够帮助人们解决很多问题。然而,随着对LLM研究的不断深入,其难以感知外部环境、不能根据任务情况的变化灵活改变方案,以及无法利用工具处理问题的缺点逐渐暴露。
