Agent Zero Personal and organic AI framework Agent Zero is not a predefined agentic framework. It is designed to be dynamic, organically growing, and learning as you use it. Agent Zero is fully transparent, readable, comprehensible, customizable and interactive. Agent Zero uses the computer as a...
Agent Zero is not a predefined agentic framework. It is designed to be dynamic, organically growing, and learning as you use it. Agent Zero is fully transparent, readable, comprehensible, customizable and interactive. Agent Zero uses the computer as a tool to accomplish its (your) tasks. Key...
以是否包含示例为区分，可以将 CoT 分为 Zero-Shot-CoT 与 Few-Shot-CoT，在上图中，Zero-Shot-CoT 不添加示例而仅仅在指令中添加一行经典的“Let's think step by step”，就可以“唤醒”大模型的推理能力。而 Few-Shot-Cot 则在示例中详细描述了“解题步骤”，让模型照猫画虎得到推理能力。2. 为什么要...
, "type": "string" }, "startLineNumberBaseZero": { "type": "number", "description": "The line number to start reading from, 0-based." }, "endLineNumberBaseZero": { "type": "number", "description": "The inclusive line number to end reading at, 0-based." } }, "required": ...
在《Large language models are zero-shot reasoners》这篇论文的测试中,在向 LLM 提问的时候追加 “Let’s think step by step” 后,在数学推理测试集 GSM8K 上的推理准确率从 10.4% 提升到了 40.7%。而 Agent 作为智能体代理,能够根据给定的目标自己创建合适的 prompt,可以更好地激发大模型的推理能力。
项目地址：https://microsoft.github.io/Trace 论文探索了一种针对自动化编码助手、机器人和副驾驶等人工智能系统的优化问题，研究团队开发了一个名为Trace的端到端优化框架，它将AI系统的计算流程视为神经网络图，并基于反向传播的泛化进行优化。这种优化处理了包括丰富反馈、异构参数和复杂目标在内的多种因素，并能...
(few-shot chain-of-thought prompting),证明大模型能够明确地生成推理步骤并提高其推理任务的准确性;第二步为了消除手动制作示例的工作量,作者提出了零样本思维链方法(Zero-shot Chain-of-Thought),该方法将目标问题声明与“让我们一步步来思考”的引导过程作为输入提示给大模型;第三步,为了解决零样本思维链方法...
在《Large language models are zero-shot reasoners》这篇论文的测试中,在向 LLM 提问的时候追加 “Let’s think step by step” 后,在数学推理测试集 GSM8K 上的推理准确率从 10.4% 提升到了 40.7%。而 Agent 作为智能体代理,能够根据给定的目标自己创建合适的 prompt,可以更好地激发大模型的推理能力。
案例:DeepMind的AlphaGo Zero和AlphaZero通过强化学习自我对弈,不仅在围棋领域取得了突破,还在国际象棋和将棋等棋类游戏中展示了强大实力。OpenAIFive在DOTA 2游戏中的成功也证明了强化学习在多智能体系统中的应用前景。 8. 基于LLM的AI Agent阶段(2020s至今) ...