当前位置：首页
> 深度学习
话题： 深度学习 共有 251 篇相关文章
AI Agent: AI的下一个风口 智能体与未来的关系
1. 背景介绍
1.1 人工智能的演进历程
人工智能（AI）的发展经历了漫长的探索和演变。从早期的符号主义到连接主义，再到如今的深度学习，AI技术在不断突破和创新。近年来，深度学习的兴起推动了AI在图像识别、自然语言处理等领域的巨大进步，使AI技术逐渐走向实用化和商业化。
1.2 AI Agent 的兴起
随着AI技术的发展，人们开始探索更具自主性和适应性的AI系统，即AI Agent（智能体）。AI Agent 是一种能够感知环境、进行自主决策并执行行动的智能系统。它结合了感知、
AI与农业：人工智能助力农业生产和管理
1. 背景介绍
随着世界人口的不断增长和气候变化的加剧，农业面临着前所未有的挑战。为了满足日益增长的粮食需求，同时保护环境和资源，农业生产和管理需要进行革新。人工智能 (AI) 作为一项强大的技术，正在逐渐渗透到农业领域，并展现出巨大的潜力。
AI 可以通过收集、分析和解释大量数据，帮助农民做出更明智的决策，提高生产效率，优化资源利用，并减少对环境的影响。从精准农业到智能灌溉，从病虫害预测到农产品质量控制，AI 正在改变着传统农业的方方面面。
1.1 农业面临的挑战
人口增长与粮食安
深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南
近期，复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）推出 LLM-based Agents 综述论文，全文长达 86 页，共有 600 余篇参考文献！作者们从 AI Agent 的历史出发，全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状，包括：LLM-based Agent 的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时，作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题，对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf
AI与增强现实：人工智能助力增强现实应用和开发
1. 背景介绍
1.1 增强现实 (AR) 的兴起
增强现实 (AR) 技术将数字信息叠加到现实世界中，为用户提供更加丰富和沉浸式的体验。近年来，AR 技术发展迅速，应用领域不断扩展，涵盖了游戏、娱乐、教育、医疗、工业等各个方面。
1.2 人工智能 (AI) 的蓬勃发展
人工智能 (AI) 技术近年来取得了突破性进展，特别是在机器学习、深度学习、计算机视觉等领域。AI 技术的进步为 AR 应用的开发和创新提供了强大的支持。
1.3 AI 与 AR 的融合
AI 与 AR 的融合正在成
AI与农业：人工智能助力农业生产和管理
1. 背景介绍
随着世界人口的不断增长和气候变化的加剧，农业面临着前所未有的挑战。为了满足日益增长的粮食需求，同时保护环境和资源，农业生产和管理需要进行革新。人工智能 (AI) 作为一项强大的技术，正在逐渐渗透到农业领域，并展现出巨大的潜力。
AI 可以通过收集、分析和解释大量数据，帮助农民做出更明智的决策，提高生产效率，优化资源利用，并减少对环境的影响。从精准农业到智能灌溉，从病虫害预测到农产品质量控制，AI 正在改变着传统农业的方方面面。
1.1 农业面临的挑战
人口增长与粮食安
数学遇上人工智能，深度学习架构迎来最强挑战者 KAN，MLP 的时代结束了？
文 | 王启隆
出品｜《新程序员》编辑部
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：
基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。它奠定了神经网络能够解决非线性问题的基础，是理解更高级神经网络结构的入门。
功能强大：虽然结构相对简单，但 MLP 已经能够
深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南
近期，复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）推出 LLM-based Agents 综述论文，全文长达 86 页，共有 600 余篇参考文献！作者们从 AI Agent 的历史出发，全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状，包括：LLM-based Agent 的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时，作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题，对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf
AI与增强现实：人工智能助力增强现实应用和开发
1. 背景介绍
1.1 增强现实 (AR) 的兴起
增强现实 (AR) 技术将数字信息叠加到现实世界中，为用户提供更加丰富和沉浸式的体验。近年来，AR 技术发展迅速，应用领域不断扩展，涵盖了游戏、娱乐、教育、医疗、工业等各个方面。
1.2 人工智能 (AI) 的蓬勃发展
人工智能 (AI) 技术近年来取得了突破性进展，特别是在机器学习、深度学习、计算机视觉等领域。AI 技术的进步为 AR 应用的开发和创新提供了强大的支持。
1.3 AI 与 AR 的融合
AI 与 AR 的融合正在成
AI与农业：人工智能助力农业生产和管理
1. 背景介绍
随着世界人口的不断增长和气候变化的加剧，农业面临着前所未有的挑战。为了满足日益增长的粮食需求，同时保护环境和资源，农业生产和管理需要进行革新。人工智能 (AI) 作为一项强大的技术，正在逐渐渗透到农业领域，并展现出巨大的潜力。
AI 可以通过收集、分析和解释大量数据，帮助农民做出更明智的决策，提高生产效率，优化资源利用，并减少对环境的影响。从精准农业到智能灌溉，从病虫害预测到农产品质量控制，AI 正在改变着传统农业的方方面面。
1.1 农业面临的挑战
人口增长与粮食安
数学遇上人工智能，深度学习架构迎来最强挑战者 KAN，MLP 的时代结束了？
文 | 王启隆
出品｜《新程序员》编辑部
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：
基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。它奠定了神经网络能够解决非线性问题的基础，是理解更高级神经网络结构的入门。
功能强大：虽然结构相对简单，但 MLP 已经能够