人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
从1950年人工智能初现雏形至今，感知机作为神经网络的基石，引领了从单层到深层神经网络的技术飞跃。20世纪50年代末，弗兰克·罗森布拉特受人脑神经元启发，提出了感知机模型，它能够通过学习调整权重与阈值来识别模式，如手写数字。随着技术进步，感知机演变成更为复杂的层级和卷积神经网络。直至2022年ChatGPT的问世，人工智能的应用进入了公众视野。感知机的学习机制基于监督学习，通过不断调整权重和阈值来提高识别准确性。这种“亚符号”派的技术逐渐发展为拥有数十亿参数的大模型，展示了强大的智能涌现能力。随着AI技术的不断发展，我们正步入一个人机共生的新时代。
机器人版的斯坦福小镇来了，专为具身智能研究打造
【8月更文挑战第12天】《GRUtopia：城市级具身智能仿真平台》新论文发布，介绍了一款由上海AI实验室主导的大规模3D城市模拟环境——GRUtopia。此平台包含十万级互动场景与大型语言模型驱动的NPC系统，旨在解决具身智能研究中的数据稀缺问题并提供全面的评估工具，为机器人技术的进步搭建重要桥梁。https://arxiv.org/pdf/2407.10943
打造垂直领域内容的问答机器人
大模型驱动的问答机器人在垂直领域如金融、医疗与电商中发挥关键作用。针对互联网专业人员，这类机器人不仅能检索公司知识库，还能辅助需求分析、测试用例生成乃至代码编写。实现上，可通过OpenAI的官方Assistant或结合RAG与LangChain等框架达成。官方Assistant需详尽的角色设定与检索配置；编程实现则涉及文件绑定、机器人创建及消息交互等步骤，最终实现高效准确的信息检索功能。
