标签： learning

发布于

什么是 ‘Hebbian Learning in LangGraph’：设计一个能根据节点激活频率，动态强化其边缘权重的自适应图

Hebbian Learning in LangGraph: 设计一个能根据节点激活频率，动态强化其边缘权重的自适应图 欢迎来到今天的讲座。我们将深入探讨一个令人兴奋的话题：如何将赫布学习（Hebbian Learning）的原则融入LangGraph框架，以构建一个能够根据节点激活频率动态调整其内部连接（边缘权重）的自适应图。 LangGraph是一个强大的工具，用于构建复杂的、有状态的、多行动者（multi-actor）的语言模型（LLM）应用程序。它将LLM应用的逻辑抽象为有向图中的节点和边缘，使得状态管理和控制流变得直观。然而，LangGraph默认的图是静态的，其路由决策通常基于预定义的条件或规则。我们的目标是超越这种静态性，引入一种机制，让图能够从自身的运行经验中学习，并根据实际的使用模式进行自我优化。赫布学习正是实现这一目标的核心。 1. LangGraph 基础回顾：构建有状态的 LLM 应用 在深入赫布学习之前，我们先快速回顾一下LangGraph的核心概念。理解这些基础是我们在其之上构建自适应能力的关键。 1.1 什么是 LangGraph？ LangGraph是一 …

继续阅读“什么是 ‘Hebbian Learning in LangGraph’：设计一个能根据节点激活频率，动态强化其边缘权重的自适应图”

发布于

解析 ‘Reinforcement Learning from Graph Traces’：利用 LangSmith 的轨迹数据自动微调本地模型的思维链

各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个前沿且极具实践意义的话题：“Reinforcement Learning from Graph Traces: 利用 LangSmith 的轨迹数据自动微调本地模型的思维链”。在大型语言模型（LLM）日益普及的今天，如何让它们不仅能生成流畅的文本，更能进行复杂、多步骤的推理，是摆在我们面前的核心挑战。而“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）的出现，无疑为解决这一挑战提供了强大的工具。 然而，CoT的质量参差不齐，且对模型和提示词高度敏感。我们如何才能系统地优化模型的CoT能力，特别是针对我们自己的本地部署模型？今天，我将向大家展示一条结合了强化学习思想、图结构化推理以及LangSmith强大观测能力的自动化路径。 第一章：理解思维链与图轨迹强化学习 1.1 思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 深度解析 思维链（CoT）是当前提高LLM复杂推理能力的关键范式。其核心思想是引导LLM在给出最终答案之前，生成一系列中间推理步骤。这些步骤模拟了人类解决问题的过程，将一个复杂问题分解为多个更小、更易处理的子问题。 …

继续阅读“解析 ‘Reinforcement Learning from Graph Traces’：利用 LangSmith 的轨迹数据自动微调本地模型的思维链”

发布于

深入 ‘Active Learning Loop’：将人类的每一次修正动作自动打标并存入向量库作为 Agent 的长期进化素材

各位同仁，各位对人工智能的未来充满热情的开发者们： 今天，我们齐聚一堂，深入探讨一个对构建真正智能、能够持续进化的Agent至关重要的主题：如何将人类的每一次修正动作，自动地打上标签，并将其存入一个高效的向量库，作为Agent长期进化的宝贵素材。这不仅仅是一个技术细节，它代表着从传统模型训练到Agent持续学习与演进范式的一次深刻转变。 一、 引言：从静态模型到动态智能体的进化之路 在过去的几年里，人工智能取得了令人瞩瞩目的成就，特别是大型语言模型（LLM）的出现，极大地拓宽了我们对AI能力的想象。然而，我们也要清醒地认识到，当前的AI系统，尤其是基于预训练模型的系统，依然面临着诸多挑战： 数据依赖与泛化能力：模型性能高度依赖于训练数据的质量和多样性。面对训练数据之外的新情境，其泛化能力往往不足。 冷启动问题：新部署的模型缺乏特定领域的知识和经验，需要大量时间进行“磨合”才能达到预期效果。 缺乏长期记忆与持续学习机制：模型一旦训练完成，其知识就被固化。面对新的信息、新的用户反馈，它无法像人类一样持续学习和适应。 “黑盒”问题与可解释性差：LLM的决策过程往往不透明，当它犯错时，我们很难 …

继续阅读“深入 ‘Active Learning Loop’：将人类的每一次修正动作自动打标并存入向量库作为 Agent 的长期进化素材”

发布于

深入 ‘Active Learning Loop’：将人类的每一次修正动作自动打标并存入向量库作为 Agent 的长期进化素材

各位同仁，各位对智能代理（Agent）技术充满热情的开发者们： 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个至关重要且极具潜力的主题：如何深入挖掘“主动学习循环”（Active Learning Loop）的价值，将人类对Agent的每一次修正动作，不仅仅看作是简单的反馈，更要将其自动打标、向量化，并存入长期记忆库，从而驱动Agent的持续进化。这不是一个未来主义的设想，而是我们今天就可以着手构建的强大能力。 智能代理的挑战与进化的必然 我们所构建的智能代理，无论其初始能力多么强大，都不可避免地会遇到局限性。它们可能在特定情境下给出不准确的答案，执行不合预期的操作，或者无法理解人类指令中的微妙之处。这些“失败”并非终点，而是宝贵的学习机会。传统上，我们可能会通过收集大量数据进行批处理训练，或者通过人工规则进行修复。然而，这两种方法都存在效率低下、响应滞后以及难以捕捉细微、上下文相关知识的问题。 想象一下：一个Agent在与用户交互时犯了一个错误，用户进行了修正。这个修正动作，包含了用户对Agent行为的清晰意图、期望的输出以及当前的上下文信息。如果Agent能够立即、自动地学习并记住这次修正，那么 …

继续阅读“深入 ‘Active Learning Loop’：将人类的每一次修正动作自动打标并存入向量库作为 Agent 的长期进化素材”

发布于

什么是 ‘Learning from Interaction’？利用用户对中间节点的反馈，动态更新下一节点的 Prompt 策略

各位同仁，各位对智能系统与人机交互领域充满热情的探索者们，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个前沿且极具实践意义的话题：’Learning from Interaction’，并聚焦于其核心机制——如何利用用户对中间节点的反馈，动态更新下一节点的 Prompt 策略。在构建复杂智能系统，尤其是在多轮对话、任务分解或决策辅助场景中，静态的 Prompt 策略往往捉襟见肘。一个真正智能的系统，应该能够从每一次交互中学习、适应，并优化其引导用户的方式。 我将以一名编程专家的视角，为大家剖析这一理念的理论基础、技术架构、实现机制，并辅以详尽的代码示例。我们的目标是构建一种能够自我进化、与用户共舞的智能交互范式。 1. 范式转变：从静态脚本到自适应交互 在传统的人机交互设计中，尤其是早期基于规则或脚本的系统，以及当前许多基于大型语言模型（LLM）的简单应用中，Prompt（提示词）往往是预设的、固定的。开发者精心设计一系列提示词，试图覆盖所有可能的用户意图和对话路径。这种“静态 Prompt”策略在简单、明确的场景下表现良好，但当任务复杂、用户意图模糊、或上下文动态变化时， …

继续阅读“什么是 ‘Learning from Interaction’？利用用户对中间节点的反馈，动态更新下一节点的 Prompt 策略”

发布于

什么是 ‘Feedback-Driven Learning’？利用用户对回复的细微修改作为强化学习的信号源

反馈驱动学习：利用用户细微修改作为强化学习信号源 各位编程领域的专家、研究员，以及对人工智能未来充满好奇的朋友们，大家好。今天，我们齐聚一堂，探讨一个在当前人工智能，特别是生成式AI领域，日益受到关注且极具潜力的范式：反馈驱动学习 (Feedback-Driven Learning, FDL)。更具体地说，我们将深入剖析如何将用户对AI生成内容的细微修改，转化为强化学习（Reinforcement Learning, RL）的宝贵信号源，从而让我们的AI系统能够以前所未有的精度和效率进行自我优化。 1. 反馈驱动学习的本质与价值 在人工智能，特别是机器学习领域，数据是燃料，而反馈则是导航。传统的机器学习模型通常通过大规模的标注数据进行训练，这些数据告诉模型“正确答案”是什么。然而，在许多真实世界的应用中，尤其是在与人类进行复杂交互的场景下，预先定义所有“正确答案”几乎是不可能的。这时，反馈驱动学习便应运而生。 反馈驱动学习，顾名思义，是一种利用系统与环境（通常是用户）交互过程中产生的反馈信号来持续改进模型性能的学习范式。它超越了静态数据集训练的局限，允许模型在部署后，根据实际使用情况进 …

继续阅读“什么是 ‘Feedback-Driven Learning’？利用用户对回复的细微修改作为强化学习的信号源”

发布于

Python中的在线学习（Online Learning）算法：后悔值（Regret）分析与实现

Python中的在线学习算法：后悔值分析与实现 大家好，今天我们来深入探讨在线学习算法，重点关注后悔值分析以及如何在Python中实现这些算法。在线学习与传统的批量学习不同，它是一种序列决策的过程，算法需要逐个地接收数据样本，并在每个样本到达后立即做出预测或决策，然后根据实际结果进行更新。这种模式特别适用于数据流场景，例如在线广告、推荐系统、金融交易等。 1. 在线学习的基本概念 1.1 序列决策过程 在线学习可以看作是一个重复的序列决策过程。在每一轮 t，算法执行以下步骤： 接收输入: 算法接收一个输入 xt。 做出预测: 算法基于当前的知识，对输入 xt 做出预测 yt。 接收反馈: 算法接收实际的标签或奖励 lt (对应于预测 yt)。 更新模型: 算法利用 ( xt, yt, lt ) 更新其内部模型。 1.2 损失函数 损失函数 l(yt, lt) 用于衡量预测 yt 与实际结果 lt 之间的差异。常见的损失函数包括： 平方损失: l(yt, lt) = (yt – lt)2 (用于回归问题) Hinge 损失: l(yt, lt) = max(0, 1 &#82 …

继续阅读“Python中的在线学习（Online Learning）算法：后悔值（Regret）分析与实现”

发布于

Python实现优化器的元学习（Meta-Learning）：设计可微分的学习率调度器

Python实现优化器的元学习：设计可微分的学习率调度器 大家好！今天我们要探讨一个非常有趣且前沿的话题：优化器的元学习，特别是如何设计可微分的学习率调度器。元学习，顾名思义，就是学习如何学习。在深度学习领域，这意味着我们不仅要学习模型的参数，还要学习模型训练过程中的一些超参数，例如学习率，甚至优化器本身。而可微分的学习率调度器，则允许我们通过梯度下降来优化这些超参数，从而实现更高效、更智能的训练过程。 1. 元学习的背景与动机 传统的深度学习训练流程通常依赖于手动调整超参数，例如学习率、批量大小、优化器选择等。这个过程耗时且低效，需要大量的经验和直觉。更好的方法是让模型自己学习如何调整这些超参数，这就是元学习的核心思想。 元学习的目标是训练一个“元学习器”，它可以学习到跨多个任务或数据集的通用知识，并利用这些知识来快速适应新的任务。在优化器的元学习中，元学习器负责学习如何调整优化器的参数，例如学习率、动量等，从而使模型在训练过程中能够更快地收敛并达到更好的性能。 2. 可微分学习率调度器的概念与优势 学习率调度器是指在训练过程中，根据一定的规则或策略来动态调整学习率的机制。常见的学习 …

继续阅读“Python实现优化器的元学习（Meta-Learning）：设计可微分的学习率调度器”

发布于

Python中的联邦学习（Federated Learning）：模型聚合算法与数据隐私保护

好的，我们开始今天的讲座，主题是Python中的联邦学习：模型聚合算法与数据隐私保护。 联邦学习导论 联邦学习（Federated Learning，FL）是一种分布式机器学习范例，旨在允许多个参与者（通常称为客户端或边缘设备）在不共享其原始数据的情况下协作训练一个全局模型。 这对于数据隐私至关重要的情况非常有用，例如医疗保健、金融和物联网。 与传统的集中式机器学习不同，在联邦学习中，数据保留在本地设备上。客户端仅将其本地训练的模型更新发送到中央服务器（也称为聚合服务器）。 服务器聚合这些更新以创建一个改进的全局模型，然后将此模型发送回客户端进行下一轮训练。 这一过程重复多次，直到全局模型收敛。 联邦学习的类型 根据数据分布方式，联邦学习可分为以下几种类型： 横向联邦学习（Horizontal Federated Learning，HFL）： 也称为样本联邦学习，在这种情况下，客户端具有相同或相似的特征空间，但样本不同。例如，多个零售商店可能具有相同的客户特征（年龄、收入等），但每个商店的客户不同。 纵向联邦学习（Vertical Federated Learning，VFL）： 也称 …

继续阅读“Python中的联邦学习（Federated Learning）：模型聚合算法与数据隐私保护”

发布于

Python中的自监督学习（Self-Supervised Learning）：对比学习（Contrastive Learning）的损失函数与数据增强策略

Python中的自监督学习：对比学习的损失函数与数据增强策略 大家好，今天我们来深入探讨自监督学习中的一个重要分支：对比学习。我们将聚焦于对比学习的损失函数和数据增强策略，并结合Python代码示例，帮助大家理解其背后的原理和应用。 1. 自监督学习概述 在传统的监督学习中，我们需要大量的标注数据来训练模型。然而，获取这些标注数据往往成本高昂，甚至不可行。自监督学习应运而生，它利用数据自身固有的结构信息来生成“伪标签”，从而进行模型的训练。 自监督学习的核心思想是：通过设计预训练任务，让模型学习到数据的内在表示，这些表示可以迁移到下游任务中，提高模型的性能。常见的自监督学习方法包括： 对比学习 (Contrastive Learning): 通过区分相似和不相似的样本来学习表示。 生成式学习 (Generative Learning): 通过重建输入数据来学习表示。 预测式学习 (Predictive Learning): 通过预测数据的某些部分来学习表示。 今天，我们主要关注对比学习。 2. 对比学习的基本原理 对比学习的目标是学习一个能够区分相似和不相似样本的表示空间。它的基本流程 …

继续阅读“Python中的自监督学习（Self-Supervised Learning）：对比学习（Contrastive Learning）的损失函数与数据增强策略”