AI代理利用技术组合来自主和智能地执行任务。机器学习，特别是深度学习，是核心，使代理能够识别模式，做出决策并适应新数据。自然语言处理 (NLP) 允许代理理解和生成人类语言，这对于聊天机器人，虚拟助手和客户服务应用程序至关重要。强化学习用于训练动态环境中的代理，例如机器人和游戏。计算机视觉使代理能够处理对象识别和导航等任务的视觉数据。在GPT和BERT等模型中使用的transformers等技术已经彻底改变了NLP和多模态AI功能。这些技术通常与api、云计算和边缘设备集成，为各种领域 (包括医疗保健、金融和客户支持) 创建可扩展且高效的AI代理。
ResNet是R-CNN模型之一吗？
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API 在 SaaS 平台中的作用是什么？
“API（应用程序编程接口）是软件即服务（SaaS）平台的核心组成部分。它们充当不同软件应用程序之间的桥梁，使它们能够无缝地进行通信和共享数据。通过提供一种标准化的程序交互方式，API使开发者能够轻松地将SaaS平台的功能集成到他们自己的应
知识图谱可视化如何帮助决策？
知识图通过以有助于为单个用户定制体验的方式组织和连接数据来支持个性化。它通过表示实体 (如用户、产品或服务) 及其属性和关系来实现这一点。通过了解这些联系，开发人员可以创建动态的上下文感知应用程序，以适应用户的偏好和行为。例如，当用户与电子
大型语言模型（LLMs）会生成有害或冒犯性内容吗？
Llm与传统AI模型的不同之处主要在于其规模、架构和功能。传统模型通常专注于解决数据和参数有限的特定任务。相比之下，llm是在庞大的数据集上训练的，使用数十亿甚至数万亿的参数，这使得它们能够在广泛的语言任务中进行概括。
另一个关键区别是支