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RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

扩展阅读：从引入并集成多LLM到发布自研模型，RPA与LLM的融合进度怎样了？

RPA 自动化

金融行业的开源AI大模型

哥伦比亚大学的Hongyang (Bruce) Yang等在FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models一文中介绍了该框架的内容。

开源大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

不过近年来，深度学习和 NLP 都以 Transformer 架构为主，该架构融合了多层感知器（MLP）和多头注意力（MHA）。

transformer 训练

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

多模态版本中，在保持LLM通用知识、推理等能力的前提下，图片内中文、符号识别能力大幅增强，体验超过了GPT-4V。

零一万物 YI 李开复

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

不幸的是，这些问题影响了基于大语言模型 (LLM) 构建的应用程序的准确性。

检索增强生成大语音模型

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

0、前言 0.1、为什么要与基座LLM小公司的文章分开巨头公司跟单纯的基座LLM公司有很多本质的不同，例如：对于巨头来说，没有“该选择做哪些而不做另一些”的问题，答案肯定是“我都要”，问题在于

大模型产品

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

但随后，研究者们指出当前大模型研究领域存在一个关键问题：很多研究未能正确地对现有 LLM 的能力进行基准测试。

过拟合小模型

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

在开始使用Gemma开源大语言模型（LLM）前，我们先了解下Gemma以及配套的工具。

ollama gemma qwen

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

Playground团队刚刚发布了新的文生图模型Playground v2，它是基于SDXL的架构从零训练的模型，但是根据用户评价，它在生成效果上比SDXL强2.5倍。

文生图 Playground

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

使用 ChatGPT 或任何 LLM 不会自动让你成为大师，也不会自动让你更有效率。

编程提示词 chatgpt

解读提示工程（Prompt Engineering）

提示微调包括了在使用 LLM 之前使用一个小的可训练模型。

Prompt 提示词

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

而单智能体如果要解决一个复杂的问题或任务则需要长记忆能力（也就是现在的100k200k上下文窗口能能力，非常考验LLM的性能）而多智能体则无需强关注这块，这是个很大的优势。

Coze 多智能体

谈Agent构建平台的设计

对于有开发能力的人来说：使用这种平台能够减少的开发成本有限，灵活度的不足给他的开发过程带来了不必要的困难；而他们也更喜欢使用自己熟悉的编程语言和框架，学习low-code平台的半吊子系统没什么太多好处。

Agent 构建

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

比如 RA-DIT 试图通过增强 RAG 用到的 LLM + 单独训练一个 retriever 的方式加强 LLM 「自有」知识和外挂知识的双向奔赴

大模型 LangChain RAG

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

1个搜索框、4个按钮，包圆AI搜索、AI笔记、AI写作、文生图、AI收藏夹……这样的AI产品总算来了。

copilot ima 知识库

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