构建
Anthropic发布AI代理开发“圣经”:超越提示工程的7大实战策略
Anthropic 最新发布了一份针对 AI 代理开发人员的重要指南,强调构建强大且实用的代理远不止巧妙地编写提示。 这份“圣经”总结了以下7个核心策略:代理设计是结构化工作流: 不要将代理视为简单的无状态函数。 成功的代理需要具备推理、行动、反思、重试和升级的结构化工作流程。
超三万种材料,近百万真实材料合成表征信息,LLM精准构建材料知识图谱MKG,登NeurIPS 2024
编辑 | ScienceAI知识图谱集成多源数据信息为结构化知识,以阐明复杂科学领域的数据结构并介导研究进展、创新和应用的结构化知识交流。 为了统筹和分析分散在数以百万计的文献中的材料学知识,新南威尔士大学(UNSW)、同济大学、香港城市大学以及 GreenDynamics 律动造物,构建了材料知识图谱(MKG)。 该团队依托于大型语言模型独立设计的本体论,并自动化地提取及清洗了大量的材料学文献中的知识,构建出了丰富的知识图谱。
Python社区变天:可去除全局解释器锁GIL,真正多线程要来了
这次,Python 将不再是人们所说的伪多线程了。
论文分享 | 丢弃卷积,纯Transformer构建GAN网络
最近,计算机视觉(CV)领域的研究者对 Transformer 产生了极大的兴趣并陆续取得了不少突破。比如,2020 年 5 月,Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本——Detection Transformer,在性能上媲美当时的 SOTA 方法,但架构得到了极大简化;10 月,谷歌提出了 Vision Transformer (ViT),可以直接利用 transformer 对图像进行分类,而不需要卷积网络。
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