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大模型Agent
PanelGPT💡: 💁🏼🎤 (👾💬) (🤖💭) (🤯🗯) 受到“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”启发，设计one-shot的例子，让多个LLM同时给出答案，然后再用一个LLM打分，做决定。他们使用的prompt：3 experts are discussing the question with a panel discussion, trying to solve it step by step, and make sure the result is correct and avoid penalty:，这个prompt的效果要优于Let's think step by step:。
35710编辑于 2024-05-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
这就需要一个被称为感知机的模型。 感知机是接受多个输入后将每个值与各自的权重相乘，最后输出总和的模型。数据包含三个特征的感知机模型如下所示。 感知机是非常简单的模型，基本不会应用到实际的问题当中，但是它是神经网络和深度学习模型的基础模型。 图片 下表示收集到的六个训练数据。
67410编辑于 2022-11-08 - 来自专栏服务端技术杂谈
AI Agent：模型->工具->结果->模型
Reddit上有人说，AI Agent就是：模型->工具->结果->模型。 从程序员角度来说，就是拼接参数json，调用LLM，处理返回值json。 Agent不只是聊天机器人，还需要工具，所以要先告诉Agent，你有哪些API/工具，这些工具可以做什么。 不需要用什么复杂的框架，基本上只需要串联： 用户输入目标Prompt->将提示词传递给LLM->模型决定下一步->需要工具（API调用、爬取网页、操作API）执行->将结果反馈给模型进行下一步->直到任务完成 即：模型 → 工具 → 结果 → 模型 关于记忆，先用短期记忆，比如最近几条上下文消息。 如果需要跨会话记忆，可以从持久存储获取，比如向量数据库。
16810编辑于 2026-03-11 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
74140发布于 2019-11-08 5种大模型Agent模式
大模型中的5种AI Agent模式在大模型中，AI Agent（人工智能代理）模式是一种重要的应用方式，可以从以下几个方面来理解：1. 在大模型的背景下，AI Agent 是基于大规模预训练模型（如 GPT 等）构建的智能代理，能够利用模型的语言理解和生成能力来完成复杂的任务。 智能性：它基于大模型的强大语言理解能力，能够理解自然语言指令，并生成自然语言响应。这种智能性使其能够处理复杂的语言任务，如对话、写作、翻译等。 工作原理感知与理解：AI Agent 首先通过输入（如用户指令、环境数据等）感知外部信息，然后利用大模型的语言理解能力解析这些信息，确定任务目标。 技术负责人（Tech lead agent）、开发运维（DevOps agent）、工程师（SDE agent）：各司其职，协作完成任务。
4.9K10编辑于 2025-05-07- 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏玩转Lighthouse
玩转Hermes Agent｜云上Hermes Agent配置大模型指南
一篇文章搞懂并教你快速搭建属于自己的HermesAgent>>HermesAgent一键部署指南快捷配置（推荐）Lighthouse控制台现已支持快捷配置模型，进入应用管理页签即可快速配置主流大模型手动配置步骤一 ）获取APIKey：https://openrouter.ai/keysOpenRouter是一个模型聚合平台，通过一个APIKey即可访问200+个来自不同提供商的模型。 进阶配置配置备用模型（Fallback）当主模型遇到限流或故障时，HermesAgent可以自动切换到备用模型。 配置智能路由简单问题用便宜模型，复杂任务用主力模型，节省API开销。 Q：本地模型工具调用不生效怎么办？
3.2K65编辑于 2026-04-26 鸡翅-大模型与Agent开发实战
鸡翅·大模型与Agent开发实战：从入门到企业级落地的腾讯云全路径2026年，AI Agent已不再是实验室里的概念验证，而是企业降本增效、重塑业务流程的核心引擎。 本文基于鸡翅大模型与Agent开发实战体系，结合腾讯云全栈AI工具链，为你拆解从零构建智能体的完整链路。 一、Agent的本质：给大模型装上"手脚"与"大脑"如果说大模型是"大脑"，那Agent就是"大脑+手脚+记忆系统"的完整智能闭环。传统大模型擅长生成文本回答，但缺乏自主执行能力。 四、开发实战：从零搭建你的第一个Agent4.1 选基座模型国内开发者优先选择DeepSeek-V3.2，其多步工具调用能力可媲美海外顶级模型，成本降低80%。 本文基于鸡翅大模型与Agent开发实战课程体系，结合腾讯云2026年最新产品能力编写。想要5分钟搭建你的第一个AI Agent？打开腾讯云AI开发套件，从零开始。
21310编辑于 2026-06-09- 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
74220编辑于 2021-12-28 - 来自专栏算法无遗策
（基于2-3树）
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树，当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色，对于一颗2-3树，因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示，所以我们只考虑左倾的情况。 （和2-3树等价的，任意节点到其叶子节点的高度都是相同的）。 因为2-3树不存在永久的4-节点，4-节点终归要分解的（在2-3-4树中，为了更好地插入和删除，4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点）2-3树一样不行，所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
1.1K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏技术汇总专栏
面向 LLM Agent 的组织模型设计：多 Agent 协同的新范式
面向LLMAgent的组织模型设计：多Agent协同的新范式一、引言：为什么多Agent系统需要“组织模型”随着人工智能系统从“单智能体”向“群体智能”演进，多Agent系统（Multi-AgentSystem 为了解决这些问题，组织模型（OrganizationalModel）被引入多Agent系统设计中，用于规范Agent的结构、职责与协作方式。 二、多Agent组织模型的核心要素一个完整的MAS组织模型通常包含以下三个关键维度：角色分配（RoleAssignment）权限管理（Authority&PermissionControl）任务协同策略 未来的Agent系统，不只是“更聪明”，而是“更有组织”。多Agent系统的复杂性本质上源于“多主体协作”本身，而组织模型正是将这种复杂性工程化、可控化的核心手段。 可以说，组织模型决定了多Agent系统是否具备规模化扩展与长期演进的能力，是多Agent从“概念验证”走向“工程落地”的关键基础设施。
58210编辑于 2026-01-12 - 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
1K10编辑于 2022-10-28 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.2K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树： ? 图2.1 2-3 树性质 性质： （1）对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 （2）当节点有一个关键码的时，节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ? img 2-3树为满二叉树，删除叶子节点 操作步骤：若2-3树是一颗满二叉树，将2-3树层树减少，并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中，同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中，如果生成了4
87610发布于 2019-09-03 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
加速2-3倍，哈工大｜提出多模态大模型自适应剪枝算法：SmartTrim
模型训练 在模型的训练过程中，我们在优化任务相关的训练目标的同时，还引入了计算开销相关的训练目标 ，让模型在训练过程中对性能和效率进行权衡。 通过对齐剪枝后的小模型和全容量模型之间输出，使得剪枝模型的输出与全容量模型更为一致，进一步提高小模型的能力。 另外我们利用课程学习的训练方式指导模型的训练，使模型稀疏度逐步减低到目标比例，从而保证了优化过程的稳定性。 最终的模型训练目标为： 实验结果 我们基于 METER 和 BLIP 这两个 VLM 作为原始模型并在一系列下游 VL 任务上评估 SmartTrim 以及其他方法的性能和效率，如下表所示：我们的方法将原始模型加速了 2-3 倍，同时性能下降最小。
1.2K10编辑于 2024-03-25 - 来自专栏机器学习/数据可视化
NLP札记2-3种匹配方式
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
1.1K10发布于 2021-03-02
腾讯云开发者
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