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从统计学习到通用智能
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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
文章探讨了人工智能的发展，特别是大语言模型（LLM）与向量数据库的结合。大模型通过深度学习和海量数据具备语言理解能力，能够处理复杂任务。检索增强生成（RAG）技术提升了模型的知识更新能力，而智能体（Agent）则赋予AI执行实际任务的能力。成功的关键在于问题的定义，而非仅仅掌握工具。
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关键要点
- 人工智能的发展始于2016年，随着深度学习的进步，大语言模型（LLM）逐渐崛起。
- 大语言模型的特点是参数量巨大，能够理解语言的顺序和关系，抓住句子的重点。
- 向量数据库的出现使得AI能够处理模糊和主观的查询，存储数据的含义而非原始数据。
- 检索增强生成（RAG）技术通过外部知识库提升了大模型的知识更新能力，允许基于证据生成答案。
- 智能体（Agent）结合了大模型和工具，能够执行实际任务，具备更强的执行力。
- PDCA循环和ReAct框架帮助智能体在复杂任务中进行有效的规划和执行。
- 模型上下文协议（MCP）为大模型与外部工具之间提供了统一的接口，降低了开发成本。
- 提示词工程（Prompt Engineering）是与大模型交互的关键，良好的提示词结构能提高输出质量。
- AI行业的应用版图包括超级智能体、开源底座、知识库存储、开发编排平台等多种形式。
- 未来AI的成功不仅依赖于技术本身，更在于对问题的准确定义和解决真实痛点的能力。
