一、环境准备

一、环境准备

在探索生物和人工智能体中的任务表征时，研究传统上强调自我经验和共同回路先验的作用。有趣的是，共享的神经表征是同种动物之间相似行为的基础。事实上，共同的收敛抽象对于同一物种或群体的个体之间的交流也是必不可少的。这种社会压力意味着神经回路可能已经进化来产生内部表征，这些表征不仅对特定个体有用，而且可以最大限度地提高沟通效率，这被认为在认知发展中是必不可少的。我们认为社会通信对于提供任务高效的表征至关重

其实对于 **AI Agent** 的介绍已经非常非常多了，简单来说，AI Agent 是一种具备“感知-思考-行动”能力的智能体，它能接收任务，自动推理并调用外部工具完成复杂流程。而在众多 Agent 架构中，**ReAct 框架（Reasoning + Acting）是一种非常经典的思维方式——它让大语言模型一边推理**（用 Thought 表达思考过程），一边**行动**（用 Action

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值得注意的是，尽管仅使用了数学问题解决数据进行训练，我们的模型在开放性问答任务中展现出了强大的泛化能力，并且在微调之后显著降低了奉承倾向。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，

该模型是基于生成对抗网络（GANs）的深度学习模型，旨在将彩色眼底照片（CF）转化为吲哚菁绿血管造影（ICGA）图像。

现在我们把Agent想象成一个人，这样便于我们更好的理解，比如说我们走在路上，看到对面有辆车开过来了，这个时候我们本能的会去躲避，那整个过程是怎么发生的呢？

现在我们把Agent想象成一个人，这样便于我们更好的理解，比如说我们走在路上，看到对面有辆车开过来了，这个时候我们本能的会去躲避，那整个过程是怎么发生的呢？

这张架构图展示了 AI 大模型在医疗场景中的应用架构，采用分层设计，涵盖运行环境、数据存储、数据处理、业务逻辑及展示层，辅以权限控制与日志记录，具体如下