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河北省建设机械协会官方网站,头像设计免费,漂亮全屏网站,手机模板本公众号主要关注NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前沿技术#xff0c;免费分享业界实战案例与课程#xff0c;助力您全面拥抱AIGC。 你想象中的智能体#xff0c;是不是还停留在“问答机器”的阶段#xff1f; 问它数学题#xff0c;秒出答案#xff1b;让它写文案#…本公众号主要关注NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前沿技术免费分享业界实战案例与课程助力您全面拥抱AIGC。你想象中的智能体是不是还停留在“问答机器”的阶段问它数学题秒出答案让它写文案张口就来。可一旦把它扔进真实世界的复杂场景——比如帮你规划一场跨城搬家、协调多人的会议时间或者处理一个需要多步验证的售后问题它就容易“掉链子”要么遗漏关键步骤要么分不清优先级甚至直接“摆烂”说“我做不到”。为什么会这样因为大多数智能体缺的不是“知识储备”而是解决现实问题的“硬核技能”。Anthropic 的工程师团队发布了一篇技术干货揭秘了他们是如何给智能体“量身定制”技能包让这些数字大脑真正能扎根现实、搞定复杂任务的。今天想聊聊智能体从“理论王者”到“实战达人”的进化之路。一、智能体在现实世界的“翻车现场”想让智能体干活先得搞懂它为啥“干不好”。Anthropic 总结了智能体在现实任务中的几个典型“短板”目标模糊抓不住重点人类提需求往往很“随性”比如“帮我安排下周去上海的行程”。这句话里藏着无数细节预算多少偏好高铁还是飞机要不要顺路约见客户智能体如果不会拆解需求很可能直接丢给你一个默认行程完全不符合预期。**步骤混乱不懂“按部就班”**现实任务大多是“环环相扣”的。比如办签证得先查材料清单→准备文件→预约办理→提交审核→等待出签。智能体要是跳过某一步比如没查清单就直接准备文件大概率会白忙活一场。不会“求助”遇到难题就卡壳有些信息智能体自己查不到比如你的身份证号、银行卡预留手机号。如果它不会主动问你要反而硬着头皮瞎猜结果必然是错漏百出。缺乏复盘错了还会再错这次规划行程忘了考虑天气下次遇到类似任务依然会忽略这个因素。不会从失败中总结经验智能体就没法持续进步。二、Anthropic 给智能体装的“4 大核心技能”针对上述痛点Anthropic 没有搞“一刀切”的模型升级而是给智能体设计了一套可复用、可组合的“技能组件”。就像给游戏角色加技能点一样不同任务搭配不同技能效率直接拉满。技能 1任务拆解术——把大目标拆成“踮脚就够到”的小步骤Anthropic 提出了“分层任务规划”的思路先把用户的核心需求提炼成顶层目标再把顶层目标拆成多个子目标最后给每个子目标制定具体的执行步骤。举个例子用户需求是“帮我买一张周五从北京到武汉的票要靠窗的晚上 7 点前到”。顶层目标购买符合要求的火车票子目标 1查询周五北京→武汉的列车班次子目标 2筛选晚上 7 点前抵达的车次子目标 3筛选有靠窗座位的车次子目标 4协助用户完成购票拆解得越细智能体执行起来越不容易跑偏。而且这种拆解能力是可以通过训练强化的——用大量真实任务案例喂给模型让它学会“人类的思考逻辑”。技能 2状态感知力——随时“自查”任务进度你有没有过这种体验做一件事做到一半突然忘了“下一步该干啥”智能体也会犯这个毛病。Anthropic 给智能体加了一个**“状态追踪器”**让它能实时记录“我已经完成了什么”“还剩下什么没做”“当前有没有遇到障碍”。比如在规划行程时智能体可以随时自查“我已经查了车次但是还没确认座位是否靠窗——下一步需要点击具体车次查看座位图”。这种“自我监控”的能力能避免智能体重复劳动也能防止它漏掉关键环节。技能 3主动交互术——不懂就问别瞎猜很多时候智能体不是“不会做”而是“信息不够”。Anthropic 设计的交互技能核心是让智能体学会**“有策略地提问”**。不是一股脑把所有问题都抛给用户而是根据任务进度按需索取关键信息。比如在帮用户订酒店时先完成能自主处理的步骤筛选位置、价格区间再问用户“目前有 3 家符合条件的酒店分别是 A、B、C你更偏好哪种风格”这样既能减少用户的沟通成本又能让任务推进得更顺畅。技能 4复盘优化法——从“一次成功”到“次次成功”Anthropic 让智能体在完成每个任务后都进行一次**“复盘总结”**这次任务哪里做得好哪里出了问题是因为信息不全还是步骤规划错了然后把这些经验存入“技能库”下次遇到类似任务就能直接借鉴。比如第一次规划行程没考虑天气导致推荐的户外景点没法去复盘后智能体就会把“查询目的地天气”加入行程规划的固定步骤。Anthropic 的工程师们在训练时会把这些隐性的现实约束也融入技能包——让智能体不仅会“按流程办事”还会“灵活变通”。三、写在最后智能体的未来是“有技能的帮手”看完 Anthropic 的这套操作你有没有发现智能体的进化方向不是取代人类而是成为人类的“得力助手”。 给智能体装技能的思路不是让模型变得“更聪明”而是让它变得**“更懂现实规则”**。现实世界的任务从来不是“非黑即白”的。比如帮用户协调会议时间不仅要考虑每个人的日程表还要考虑“张经理下午大概率要开会尽量避开”“李同事住得远优先安排上午的时段”这种“人情世故”。当智能体拥有了拆解任务、感知状态、主动交互、复盘优化的能力它就不再是那个只会“背书”的知识库而是能帮你搞定搬家、规划旅行、处理工作琐事的“全能管家”。未来它们还会解锁更多技能——比如跨工具协作同时调用日历、地图、支付软件、多模态理解看懂图片里的信息、听懂语音里的需求。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】