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AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

AI Agent非常关键，没有它我们就无法扩展大模型的应用边界，无法扩展边界我们就无法完成大模型的成功商业化，无法成功商业化AI可能就会再亏损十年。

大模型

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

www.datalearner.com/ai/pretrained-models/OPT 二、Google开源的Flan-T5系列 Flan-T5是谷歌AI团队提出的基于思维链微调的大语言模型

大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切

为了下文行文方便，这里会将本篇文章想要表达的核心思想做一下定义。

大模型泛化

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

目前也有一些临时的方法可以减少幻觉，比如为提示添加更多的上下文、思维链、自洽性，或者要求模型的输出保持简洁。

大语言模型

Sora物理悖谬的几何解释

这里笔者依据现代数学特别是整体微分几何领域的一些观点来解释目前Sora技术路线中的缺陷，希望能够抛砖引玉，为广大AI研究和工程人员拓宽思路，共同促进提高。

Sora 解释

两个案例教你如何用BRTR原则优化Prompt

角色（Role）思考逻辑: 我们需要明确 AI 模型在这个任务中扮演什么角色。

BRTR Prompt 写作

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

最近看到一篇有意思的论文，《Large Language Models Understand and Can Be Enhanced byEmotional Stimuli》，深入探索了一种让AI

Prompt 大模型

PhotoMaker：腾讯最新开源，根据照片生成该人物各种风格图片，项目可落地！

项目简介 PhotoMaker是腾讯最近开源的照片生成工具，这是一种高效的个性化文本到图像生成方法。

PhotoMaker 文生图

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

尽管检索增强的LLMs通过检索外部数据来减少这种幻觉，但现有的方法通常不考虑检索文档与LLMs之间的细粒度结构语义交互，这在处理长文档时尤其影响回答的准确性。

RAG 检索大型语言模型

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

您可以看到我们可以将它们视为x-y轴上的坐标，每个列表对应于二维空间中的一个点：如果我们有三个数字，比如$（3,2,5）$和$（4,5,2）$，那么这对应于三维空间中的点：重要的是，我们可以把它扩展到更多的维度

Embedding 向量

ChatGPT+文字转视频工具，让1个人1天轻松生产100条原创视频（内附全部工具）

今天给大家分享一个 ChatGPT+文字转视频AI工具，批量跑原创视频的玩法。

生成式AI

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

此外，BGE 保持了同等参数量级模型中的最小向量维度，使用成本更低。

embedding 语义向量

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

而要构建这个外挂知识库，常见的方法包括向量数据库、知识图谱，甚至也可以直接把ElasticSearch数据接入。

向量数据库大模型 cpu

9个范例带你入门langchain

llm.get_num_tokens(text) print (f"There are {num_tokens} tokens in your file") # 全文一共4w8词# 很明显这样的文本量是无法直接送进

大模型

马上掌握这18个Prompts，让你的工作效率瞬间暴涨10倍！

你是否想要有一种方法，可以让你的工作效率直接翻倍，让你有更多的时间去做你真正热爱的事情？

开源模型

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