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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零-shot学习的一个实际例子是什么？
是的，零触发学习 (ZSL) 确实可以用于异常检测。零射学习是一种技术，其中训练模型以识别类别，而在训练期间没有看到这些类别的任何示例。ZSL不需要为每个可能的类标记数据，而是利用语义知识 (如描述或属性) 来概括和识别新的、看不见的类。这
大型语言模型如何处理习语和隐喻？
LLMs将通过实现自然语言理解，决策和上下文感知交互，在增强自治系统的智能和交互性方面发挥关键作用。例如，自动驾驶汽车可以使用LLMs处理口头命令，向乘客解释决策或与智能城市基础设施进行交互。同样，无人机可以利用llm进行任务规划、动态调整
存储过程在SQL中的目的是什么？
在SQL中，存储过程是一个或多个SQL语句的预编译集合，可以作为一个单元执行。它们的主要目的是通过封装复杂逻辑并使其可重用来简化数据库操作。开发人员可以在需要时调用存储过程，而无需反复编写相同的SQL命令。这不仅节省了时间，还帮助保持与数据