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QWen1.5: 卓越模型之路

评测基于 RGB 测试集，是一个用于中英文 RAG 评估的集合： Ht9ajt GR3qwb Agent 在T-Eval 基准测试中评估了 Qwen1.5 作为通用代理运行的能力。

Qwen1.5 开源模型

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

wget --user-agent "Mozilla" "https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf" -O "llama2.pdf" 导入所需要的包括

RAG 检索

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

第三，基于模型具备的超长上下文能力，构建向量数据库、RAG、Agent架构在内的全新开发者AI框架。

零一万物 YI 李开复

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

在游戏场景，每个step给环境一个action之后，agent拿到的state都是会变化的，通常也会设计奖励函数使得每个step都会有reward；但是在用强化学习微调语言模型这里，prompt是state

训练

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

团队在过去两周的发布动作： •v0.6.0[4] （带有 AI Workflow 功能和一大堆更新，1241 个文件变动）•v0.6.0-fix[5] （紧急修正：Agent

Dify Moonshot API 工作流

llm-action：让天下没有难学的大模型

· 关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考 ·

大模型 LLM

ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

而在自动决策模式下，Flowith 会根据你的提示词，自动切换到最合适的 AI 模型，判断是否需要联网搜索，是否需要文生图，是选择速度优先的 GPT-3.5，还是更强的 GPT-4 和 Claude 3，可以窥见 Agent

ChatGPT 聊天

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

ensp; user=user ) 总结本文主要介绍了 Dify 的知识库 RAG 服务，作为完整 Agent

Dify 大模型知识库

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

2.3.7 举例说明：（辅助理解PPO与DPO的区别）假设我们正在训练一个电子游戏中的代理(Agent)，代理的任务是在迷宫中寻找宝藏。

小型语言模型 Zephyr-7B

中文通用大模型最全汇总

数据集包括文本和代码等多种数据类型，覆盖通用领域和专业领域，能支持8K的上下文长度，针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化，当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。

大模型开源模型

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

Agents 斯坦福和谷歌研究员发布的《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》这篇论文，已经是非常知名的一个AI- Agent

开源模型

【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势

大语言模型和Agent框架的突破现在使得在游戏中拥有具有可信目标、行动和对话的现实角色成为可能。

人工智能趋势

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。

ChatGLM3 语音模型开源模型

Ollama还是vLLM？深度解析四大顶级LLM服务框架：性能、特性与技术选型指南

这对于需要迭代或分支对话的复杂 LLM 程序（如代理（Agent）工作流）至关重要。

LLM 服务框架

社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

本环节分数如下5、智能体最近大火的智能体Agent能力，四个模型中有三个已经具备。

GPT-4 大模型

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