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活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

然而后来，奖池迅速增大，消息费用也随之暴增。

Freysa 智能体

如何看待大型语言模型的Prompt

第一个区别是，LLM是一种连续的、插值式的数据库。

prompt 大语言模型

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

通常情况下，我们使⽤更好的基础模型、更⼤的数据集⼤⼩以及更⾼质量的数据来提升⼤型语⾔模型（LLM）微调性能

NEFTune 大语言模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

第三，它将给我们一个机会实践最先进的方法之一——LLM代理。

Prompt 大模型

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

然而，现有基于LLM的多智能体工作主要集中在解决简单的对话任务上，很少研究复杂任务，主要是由于LLM幻觉问题。

大模型

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

并且与之前LLM缺乏落地的境况不同，这次AI Agent再也不是纸上谈兵，目前已经有很多公司推出了Agent项目及相关产品。

大语言模型

大模型在金融行业的应用场景

目前已有的大模型知识库基本上都采用 RAG 的方案构建，但是数据源多样（流程规范、产品材料、规章制度等），数据格式繁杂（文字、表格、公式、图片等），针对不同的数据都需要业务上进行单独处理

大模型金融应用

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

他们之间的区别是什么？

绘画采样器 SD

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

一方面，有些研究者较为保守，他们只是报告了自己如何将传统的实验室任务转化为适合LLM的API任务，并汇报不同LLM模型之间及与人类参与者之间的表现差异。

大语音模型

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

在ChatGPT出现之前，准入门槛高，没有金刚钻，真揽不了这个瓷器活儿。

chatgpt 提示词

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。

大模型训练

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

其中一个让大模型能力增强的方法之一，便是增加大模型的上下文窗口。

Anthropic 大语言模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

LLM灵感来源是人类行为和推理之间的协同关系。

大模型

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

几天前，拥有25个Agent的AI小镇正式开源，「西部世界」AI Town随之构筑，AI Agents之间的互动，将演绎出整个文明的演化进程。

大模型

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

▲图3.OpenELM与开源LLM。

OpenELM 大模型

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