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【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

为了让大家更好地了解目前已推出的AI Agent，王吉伟频道将这些AI Agent分为媒体报道、国内已推出、行业型、海外其他以及GitHub项目几类，以后还会逐步建立项目库，将这些Agent分门别类编入不同类别

大语言模型

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

后面套壳站出现了，但是套壳站的功能实在是太不好用，而且大部分套壳站做的都很粗糙，看着都觉得很难受。

AI开源集合

Cursor 0.50 版本：一场惊艳的编程体验升级之旅

· 这里的 token 包含了输入、输出、文件读取和工具调用的所有部分。

Cursor 0.50 大模型

Fooocus，webui，comfyui优缺点

如果大家看过他的仓库就明白，他制作fooocus的原因就是webui太占资源，comfyui不占资源，但是comfyui又对新手不友好。

Fooocus webui comfyui 文生图

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

用通俗大白话来比喻，Auto-GPT在“自问自答”的过程中把任务给完成了，不需要人类再提供提示词。

开源模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

Text-to-SQL 数据集，也是业界公认难度最大的大规模跨领域评测榜单，包含了 10181 个自然语言问题，5693 个 SQL 语句，涉及 138 个不同领域的 200 多个数据库，难易程度分为

Text2SQL RLHF

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

词表里的中文token很少，只有几百个，LLaMA tokenizer对中文分词的编码效率比较低。

大模型微调训练

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

核心功能分为以下几点: 均分完整数据集到所有进程（总的GPU卡数）每个epoch训练时整体数据分片shuffle一次，在每个进程同一时间只加载单个分段大小数据集

大模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

大模型会自己分析问题，选择合适的工具，最终解决问题。

大模型

聊聊 AIGC 一些拧巴的现状

今天，整理一下我得到的一些碎片化信息和观点分享给大家，希望有用。

开源模型

CLiB中文大模型能力评测榜单（持续更新）

将下列单词按词性分类。

大模型人工智能评测

金融行业的AIGC应用

在面向企业的应用中，其在风险评估和信用分析方面能够深度解析财务报告和信用记录，助力精确评估信用风险。

金融大模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM 归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索，很多时候的结果在相关度方面没有那么理想，本篇分享一种对用户查询进行重写再去检索从而提高准确性和召回率的方案

RAG 大语言模型

我用AI写小说：「素材篇」4种大神写爽文技巧+找素材新思路+三翻四震举例说明

同时，取悦观众也要做到恰到好处，避免过分迎合以至于失去艺术性和原创性。

AI写作

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

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