
领英 AI 落地复盘:多 Agent 配合、端到端输出
领英 AI 落地复盘:多 Agent 配合、端到端输出在过去的六个月,LinkedIn 开发了基于自身业务的生成式AI应用。领英团队希望能重新设计求职流程,改变专业内容的浏览方式。
在过去的六个月,LinkedIn 开发了基于自身业务的生成式AI应用。领英团队希望能重新设计求职流程,改变专业内容的浏览方式。
斯坦福大学心理学系研究科学家赵轩博士开发了一款人工智能心理疗愈 Agent——Sunnie,它具备多轮自然对话的能力,能够基于大语言模型推荐个性化活动。
Agent的记忆实现和调用是提高Agent智能水平的关键。
Voice Agent 是与人类进行对话沟通的 AI,是下一代人机交互界面。和文本相比,声音交互的优势主要体现在:
解决问题:语言智能体的动作通常由 Token(令牌,语言模型中表示单词/短语/汉字的最小符号单元)序列组成,直接将强化学习用于语言智能体进行策略优化的过程中,一般需要预定义可行动作集合,同时忽略了动作内 Token 细粒度信用分配问题,团队将 Agent 优化从动作层分解到 Token 层,为每个动作内 Token 提供更精细的监督,可在语言动作空间不受约束的环境中实现可控优化复杂度
许多人都非常关心的问题是,究竟在什么场景下,当下 AI 技术容易落地?
无论是语速超快、发音复杂的绕口令,还是精妙绝伦的文言文,又或是充满即兴和灵感的随意聊天,模型都能流畅自然地给出准确而地道的翻译结果。
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后,Agentic Workflow(智能体工作流)立即火爆全球,多个行业都在实践智能体工作流的应用,并推动了新的Agentic AI探索热潮。
AI Agent,开启AI时代的黄金十年
Agent 是什么