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关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

反思能力（Action）基于评估结果重新规划： Agent要能在产出物符合目标时及时结束任务；同时，进行归因分析总结导致成果的主要因素（生成BI报表），另外，Agent要能在发生异常或产出物不符合目标时给出应对措施

大模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法，但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。

微调大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

5.29号有机会和部门的一些同事一起到上海微软进行了参观访问，微软给我们从内部产品升级到针对企业级的ChatGPT，全方位进行了解读，很震撼。

大模型

谈Agent构建平台的设计

我目前看到的Agent构建云平台产品在这方面做的稍好的只有： · Mircosoft的Copilot Studio · 字节面向海外的Coze.com ，但其能支持的策略能力仍然偏差

Agent 构建

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

、广告营销等； § § 启明网络大模型，专攻网络运营，侧重云网运营领域专业知识查询； § § 星辰经分大模型，主攻数据分析和报告生成

开源大模型电信

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

传统大模型只能处理 448×448 像素固定的小图，对于包含海量信息的更精细图片识别则力有不逮。

MiniCPM 大模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

在此前Microsoft Build 2023上，来自OpenAI的研究员分享了ChatGPT是如何被训练出来的，那次汇报他回答了为什么大模型在做了有监督微调之后还要做RLHF，这不单单是一个价值对齐的训练

OpenAI 人工智能

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

3) Finetuning II – 更新所有图层虽然原始的 BERT 论文（Devlin 等人）报告说，仅微调输出层可以产生与微调所有层相当的建模性能，但由于涉及更多参数，因此成本要高得多。

大模型训练

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

chatglm2-6b LLM_MODEL = "chatglm2-6b" 项目启动 Web 模式启动 python webui.py 如果报了这个错

知识库

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

所以提取关键词（不知道提取的啥关键词），搜索（不知道用的什么搜索的，显然不是常用搜索引擎的排序，因为排名第一的是知乎，也不是维基百科的总结，维基百科有13条示例），筛选（也不知道用什么标准筛选来源，但是所选的报道都是比较可信的来源

Kimi Chat 大模型

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

PPL以4K上下文大小计算，C-Eval汇报的是valid集合上zero-shot和5-shot结果。

大模型

提高写作能力的90个prompt大全

“设计一部以沿海小镇为背景的悬疑小说的开场场景，介绍一位引人注目的侦探和神秘的犯罪。”

prompt 写作

AI音乐热潮下，“神曲工作室”率先失业

“所以说我们现在做的过程中，都会以巡演的形式来做，就是像全国几大票仓城市，北京，上海，广州，深圳，成都，南京，杭州，这是属于我们给艺人做巡演的一个基础配置的城市。”

音乐音频

大模型实践总结

根据Vicuna官方的报告，经过Instruction Turing的Vicuna-13B已经有非常好的中文能力。

大模型训练

Sora物理悖谬的几何解释

如图4所示，假设我们计算从圆盘内部的均匀分布到右侧海马形状区域内的均匀分布的最优传输映射，根据相应的Brenier定理，最优传输映射由某个凸势能函数的梯度映射给出。

Sora 解释

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