文章列表-AI魔法学院

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大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

AI代理是实现人工通用智能的关键步骤之一，具有广泛的智能活动潜力。

大模型

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

如下图是一个符合预期的示例: 因此 Retry 重试依然是有效解决对齐问题的关键方法之一。

AI Agent Ops 运维工具

万字长文-大语言模型指令调优综述

提高指令依从性和处理意料之外的模型响应仍然是开放性的研究问题。

大语言模型

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

不只在这些领域，很多实施数字化技术多年的大型企业都存在这种情况，面向传统自动化难以为继、不想让过往投资付之一炬以及不想继续大量投资技术的种种需求，RPA从未变得如此受欢迎。

RPA 自动化

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

大模型LLM架构方向Encoder & Decoder 目前，许多大型语言模型（LLM）采用了Decoder-only的架构。

大模型

Stable Diffusion

OpenAI救了Stable Diffusion！开源Dall·E3同款解码器，来自Ilya宋飏等

在热火朝天的“AI春晚”上，OpenAI一口气开源两项工作，其中之一一致性解码器，专门面向SD的VAE模型。

SD 文生图 DALLE

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

介绍 LLaMA 2模型是使用2万亿个tokens和70亿到700亿参数预训练和微调的，使其成为功能强大的开源模型之一。

开源模型

大模型推理能力增强方法总结

思维图（GoT）的关键是能够将 LLM 生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。

推理能力大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(三)：ChatGPT提示工程 - 推理

吴恩达和OpenAI合作开发了一套针对ChatGPT提示工程的最佳实践课程，课程名为《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》。本文是该课程的5篇文章合集之三。本篇介绍一下如何对内容进行推理。

prompt 提示词

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

到1960年，美国的预期寿命已经增长到70岁，而印度只有41岁，两国之间的寿命差距扩大了。

prompt 提示词

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！

这个模型在多项性能测试中均比之前公认的顶尖小型AI模型 Llama-3 8B 更加出色，成为了新的领头羊。

Phi-3 Mini 开源模型微软

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

简而言之，提示工程就是寻找一种编辑查询（query）的方式，使得大型语言模型（LLM）或 AI 绘画或视频生成器能得到最佳结果或者让用户能绕过这些模型的安保措施。

prompt 大模型提示

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

收集人类反馈：在初始模型被训练之后，人类训练者提供对模型表现的反馈。

大模型训练

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

以及描述位于名称之前的任何其他提示。

大模型

Ilya认错，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

训练这些大规模的LLM动辄需要花费数千万美元，但复杂系统还经常崩溃。

Scaling Law AI大模型

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