只需添加一個 Python 裝飾器即可部署 AI 應用程式（開源）！ Beam 是一個開源的 Modal 替代品，用於部署無伺服器 AI 工作負載。 只需 uv add beam-client，添加一個裝飾器，將任何工作流轉換為無伺服器端點！

我從一個神經網絡中移除了74%的神經元。 這僅使準確率下降了0.50%。 以下是詳細資訊（附帶代碼）：

關鍵的Agentic AI概念的分層概述。 讓我們逐層理解。 1) LLMs（基礎層） 在核心層面，你有像GPT、DeepSeek等LLMs。 這裡的核心思想： - 令牌化和推理參數：文本如何被分解為令牌並由模型處理。 - 提示工程：設計輸入以獲得更好的輸出。 - LLM API：與模型互動的編程接口。 這是驅動其他一切的引擎。 2) AI代理（基於LLMs構建） 代理圍繞LLMs構建，使其能夠自主行動。 關鍵職責： - 工具使用和功能調用：將LLM連接到外部API/工具。 - 代理推理：推理方法，如ReAct（推理+行動）或Chain-of-Thought。 - 任務規劃和分解：將大任務分解為小任務。 - 記憶管理：跟蹤歷史、上下文和長期信息。 代理是使LLMs在現實工作流程中有用的大腦。 3) Agentic系統（多代理系統） 當你結合多個代理時，你會得到Agentic系統。 特徵： - 代理間通信：代理之間相互交流，必要時使用像ACP、A2A這樣的協議。 - 路由和調度：決定哪個代理處理什麼，以及何時處理。 - 狀態協調：確保多個代理協作時的一致性。 - 多代理RAG：在代理之間使用檢索增強生成。 - 代理角色和專業化：具有獨特目的的代理。 - 編排框架：構建工作流程的工具（如CrewAI等）。 這一層是關於代理之間的協作和協調。 4) Agentic基礎設施 頂層確保這些系統是穩健、可擴展和安全的。 這包括： - 可觀察性和日誌記錄：跟蹤性能和輸出（使用像DeepEval這樣的框架）。 - 錯誤處理和重試：對故障的彈性。 - 安全性和訪問控制：確保代理不越界。 - 速率限制和成本管理：控制資源使用。 - 工作流自動化：將代理集成到更廣泛的管道中。 - 人工干預控制：允許人類監督和干預。 這一層確保企業/生產環境的信任、安全和可擴展性。 整體而言，Agentic AI涉及一個分層架構，每一層外層都為內層增加了可靠性、協調性和治理。

LLM上下文長度隨時間的增長： - GPT-3.5-turbo → 4k tokens - OpenAI GPT4 → 8k tokens - Claude 2 → 100k tokens - Llama 3 → 128k tokens - Gemini → 1M tokens 讓我們了解它們如何擴展LLM的上下文長度：

你正在參加一次機器學習面試。 面試官問："為什麼核技巧被稱為技巧？" 以下是如何回答（附簡單數學）：

LLMs中的3種推理提示技術：

DeepMind 建立了一種簡單的 RAG 技術： - 將幻覺減少 40% - 提高答案相關性 50% 讓我們了解如何在 RAG 系統中使用它（附代碼）：

Figma畫布用於構建AI代理工作流。 Sim是一個輕量級、用戶友好的平台，可以在幾分鐘內構建AI代理工作流。 它原生支持所有主要的LLM、向量數據庫等。 100%開源，擁有超過7000顆星！

從任何非結構化文件中獲取RAG準備好的數據！ @tensorlake將非結構化文檔轉換為RAG準備好的數據，只需幾行代碼。它返回文檔佈局、結構化提取、邊界框等。 適用於任何複雜佈局、手寫文檔和多語言數據。

模型上下文協議（MCP），清晰解釋（附帶視覺圖示）：