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生成式AI与大语言模型的区别

据该公司表示，“人工智能带来了各种规模的自动化，引入了我们创造方式的巨大变化。”

生成式AI 大语言模型区别

一个让GPT重复自问自答的Prompt

例如，你可以使用Markdown的列表、标题和代码块功能来组织和格式化你的回答，使用PlantUML来创建图表和图形来更直观地展示你的思考过程和解决方案。

prompt

目前大语言模型的评测基准有哪些？

ChatbotArena以众包方式让不同的大模型产品进行匿名、随机的对抗测评，其评级基于国际象棋等竞技游戏中广泛使用的Elo评分系统，Elo是一种计算玩家相对技能水平的方法，通过两名玩家之间的评分差异可以预测比赛的结果

人工智能评测大模型

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

以史为鉴，第一次工业革命的推动力是蒸汽机，当蒸汽机逐渐演进为内燃机并开始广泛应用时，第二次工业革命的创新者——电能及其相关设备正处于初创阶段。

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

具体而言，MetaGPT将标准化操作流程（SOPs）编码为提示，以增强结构化协调。

大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

合作多代理系统是实际应用中最广泛部署的模式。

大模型

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

相反于传统机械或软件被动的“给予输入——>做出输出”的模式，Agent 由于更加强调自主的发现问题、确定目标、构想方案、选择方案、执行方案、检查更新的特性，因此可以被认为是一类拥有“自主智能的实体”，而被广泛称之为智能体

AI Agents 大模型

中文开源OCR框架对比及介绍

但是也会有一些badcase，主要出现在EasyOCR上，比如下面这个，可能是模型刚好对这几个字的识别率不高，总之不够泛化。

OCR

构建开源多模态RAG系统

检索增强型生成（RAG）：提升人工智能理解和输出能力在人工智能领域，检索增强型生成（RAG）作为一种变革性技术脱颖而出，优化了大型语言模型（LLMs）的能力。

RAG 大模型

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

从进化的角度来看，生命体的发展主要通过单元增强和组织增强两种方式实现。

大模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

ChatGPT Prompt提示词学习手册（提示词万能公式），建议收藏！

例如：请描述一下巴黎塞纳河的历史和文化意义。

ChatGPT Prompt

领域大模型LLM训练Trick

（2）构建的prompt尽量多样化，提高模型的鲁棒性。

垂直训练大模型

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

首先，两个大模型的表现都在短期内有着显著变化，特别明显的是数学问题，GPT的准确率大幅下降。

大模型

十大开源语音识别项目

这项技术在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于语音助手、语音搜索、自动转写以及语音命令识别。

语音识别开源项目

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