文章列表-AI魔法学院

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LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

在前面文章《应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性》里，我们提到了llamaindex出了一个新的实验feature，支持通过声明式的方式定义

Agent QueryPipeline 大模型

WeChaty：强大的微信个人号机器人SDK

- 插件化架构：WeChaty 的插件化架构使得开发者可以方便地扩展和定制功能。

微信接口

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

— OpenAI 首席执行官 Sam Altman 当开发人员希望使用模型构建系统时，这些限制提出了真正的挑战，因为整个系统必须满足质量、安全性和基础性要求。

大模型

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

该方法还可以通过监控实时数据的统计特性，检测结构性变化。

回测方法

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

https://www.123pan.com/s/nX5VVv-QffsA.html 提取码:1vTH 【旧版】傻瓜式一键部署+微调的封装包！

ChatGLM3 大模型

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

他们在6月份做了一次提示词竞赛（Prompt Hackathon），此次Hackathon共有2000名参与者提交了近1000个提示。

开源模型

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

接下来的步骤是关键：RAG把这些检索到的信息整合成一个精细的提示模板。

OCR RAG 开源

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

吴恩达博士指出，前两种模式已经被证明是非常稳健且有效的技术，可以明显提高AI给出结果的准确性。

GPT-5 智能体

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

并且视频生成的结果非常连贯和清晰。

视频生成 sora

TypeChat 入门指南

/T… TypeChat 的目的 TypeChat 的主要目的是抹平自然语言与应用程序可以使用的结构化数据之间的差距。

TypeChat

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

这种变化源于任务目标、语言、注释粒度和文本结构（结构化或非结构化）的差异。

大模型语音

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

和 ChatGPT 的交互，就像和朋友的聊天，你来我往，从上到下，线性的结构非常直观。

ChatGPT 聊天

AI+大模型在金融行业的应用场景

从现有行业形态看，AI可赋能的金融领域包括营销（如精准营销、交叉销售）、资管、风控（如反洗钱）等，面对客户可包含金融消费者、金融机构和金融监管机构，改善金融市场信息对称性并提升交易的效率和安全性。

AI大模型金融

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG模型的关键在于它结合了这两种方法的优点：检索系统能提供具体、相关的事实和数据，而生成模型则能够灵活地构建回答，并融入更广泛的语境和信息。

rag 检索增强

来个优秀的开源人脸识别项目！

通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段的密切结合，将人体固有的生理特征或行为特征收集起来，进行取样、数字化处理和分析。

人脸识别开源项目

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