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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

问题是现实世界的主要领域并不是这种孤立场景，而是和现实要进行实时结合，所以根本放不到大模型里面去。

大模型

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

这是因为搜索是关于检索——找到有关某个主题的信息。

开源模型

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

外挂数据库最简单的使用方式是，根据用户的问题，从数据库中召回若干条相关的文档片段，将文档片段和用户问题一块输入到大模型，让大模型根据文档片段回答用户的问题。

大模型

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

总的来说，国内基于自研预训练框架的大模型公司数量较少，大约只有 5 家左右。

大模型套壳

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

于是，在 GPT-4 刚发布之初，其强大的内容总结能力，成为了被使用最多的功能之一。

大模型开源模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

在总部后台，可以进行线上线下全链路效果数据监测，更加精准定位问题、总结经验，从而让门店获客更容易、提升流量。

大模型文生图

阿里通义实验室薄列峰：从兵马俑跳“科目三”到照片唱歌，四大框架让AI生成的人物活起来丨GenAICon 2024

回到今天分享主题的核心——人物视频生成，当大家讨论这个问题的时候，第一个问题是，为什么不做一个通用的视频生成就完了，为什么还要做人物视频生成？

通义文生视频

ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程

思考可能的问题：根据提炼出的关键词和文本内容，尝试思考可能会引导生成这篇文本的问题。

chatgpt 提示词 prompt

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

但是这个问题确实蕴含了理解和推理，以及答案格式约束。

大语言模型 chatGPT

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

RAG 技术的出现，就是为了攻克这个难题：它可以从海量文档中精准地筛选出与用户问题最相关的内容（比如：在 1000 页手册里，可能只有三段话是关键信息），然后把这部分精炼的信息和用户的问题一起交给大模型

OpenAI RAG 架构

AI拟声: 5秒内克隆您的声音

这个助手可以回答你的问题、提醒你日程、播放音乐等，而且它的声音完全是你自己的，这使得交互更加自然和亲切。

声音克隆开源

LangChain Agent 原理解析

这样的问题是，你不知道小明是怎么做咖啡的，他是否加了糖或奶，或者他是否在过程中遇到了任何问题。

大模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

先不说 Google 为什么在不同的指标写了不同的小字，这个问题在文章结尾回答。

Prompt 大模型

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

无论你是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。

Kimi 扣子Coze 大模型

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

这里的235B和30B分别是总参数量，22B和3B分别是激活参数量。

阿里 Qwen3 大模型

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