Tag: science-depth
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【AI 核心深度 M5-087】解释 Agent 的记忆设计(短期/长期/工作记忆)。(Agent Memory Architecture: Short-Term, Long-Term, and Working Memory)深度数理推导与工程落地解析
短期=上下文窗口(对话历史);长期=外部存储(向量库/知识图谱);工作记忆=当前任务的中间状态。
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【AI 核心深度 M5-088】解释多智能体协作的设计与风险。(Multi-Agent Collaboration: Architectural Patterns and Operational Risks)深度数理推导与工程落地解析
用多个角色(规划者/执行者/批评者)分工协作;风险是通信成本、错误传播、责任不清与’群体思维’。
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【AI 核心深度 M5-089】解释 Agent 的评估方法。(Evaluation Methodologies for Autonomous LLM Agents)深度数理推导与工程落地解析
任务成功率(端到端)+ 过程指标(步骤正确率/工具选择)+ 成本效率;需真实环境与可复现的测试集。
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【AI 核心深度 M5-090】解释 Agent 的成本与延迟控制。(Cost and Latency Control Strategies for Multi-Turn Agents)深度数理推导与工程落地解析
成本 ∝ 轮数 × 上下文长度 × 工具调用;用上下文压缩、模型分级、缓存、并行与预算上限控制。
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【AI 核心深度 M5-091】解释 Agent 的规划(planning)与任务分解。(Agent Planning and Hierarchical Task Decomposition)深度数理推导与工程落地解析
先把目标分解为子任务(显式计划),再逐步执行;比’边想边做’更能处理长任务与依赖关系。
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【AI 核心深度 M5-092】解释 Agent 的上下文管理与压缩。(Agent Context Management and Window Compression Strategies)深度数理推导与工程落地解析
长任务的上下文会超出窗口且成本 O(R²);用摘要、检索、分层与外部存储管理’放什么进上下文’。
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【AI 核心深度 M5-093】解释 MCP 与工具生态标准化。(Model Context Protocol (MCP) and Tool Ecosystem Standardization)深度数理推导与工程落地解析
MCP(Model Context Protocol)标准化’模型如何连接工具与数据源’,使工具可复用、解耦模型与工具实现。
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【AI 核心深度 M5-066】解释 Chain-of-Thought 为什么有效。(Why Chain-of-Thought (CoT) Works: A Computational Perspective)深度数理推导与工程落地解析
CoT 让模型生成中间步骤,把串行计算从’网络深度’搬到’序列长度’,从而突破常数深度的表达力限制。
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【AI 核心深度 M5-067】解释 Self-Consistency 与多数投票。(Self-Consistency and Majority Voting in LLM Reasoning)深度数理推导与工程落地解析
对同一问题采样多条 CoT 路径,取答案的多数投票;利用’正确路径多样、错误路径分散’提升准确率。
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【AI 核心深度 M5-068】解释 Tree-of-Thought 与 ReAct 的差异。(Tree-of-Thought (ToT) vs. ReAct: Internal Deliberation vs. External Interaction)深度数理推导与工程落地解析
ToT 在推理空间做树搜索(探索+回溯,无外部动作);ReAct 交替推理与外部工具调用(有外部动作与观察)。