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基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

2.1 Multi-Agent 的系统分类和特点 Multi-Agent 系统（MAS）主要可以分成以下类别： Multi-Agent系统的主要具有以下的特点： 1.

大模型 Agent

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

此外，作者还提出了进一步提高 ReAct 准确率的方法，即微调（fine-tuning），类似人类“内化”知识的过程，将上千条正确的推理动作轨迹输入进 LLM 进行 fine-tuning，可以显著提高准确率

agent

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

模型支持的最大序列长度为2048，足以涵盖大部分使用场景。

大模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]AnimateDiff ：最稳定的文本生成视频插件

与传统的SD模型训练方式不同，AnimateDiff通过大量短视频的训练来提高图像之间的连续性，使得生成的每一张图像都能经过AnimateDiff微调，最终拼接成高质量短视频。

AnimateDiff 视频训练

国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

这份报告分析了这些产品随着时间的推移而呈现的增长趋势，以及增长来源的分布情况。

大模型

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

虽然我们可以用特定领域再进行微调/二次预训练，仍然不能避免其“胡说八道”，而且训练不好很可能“灾难遗忘”，失去一些通用能力。

大模型

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

提示词分成两部分，一部分是正向的提示词，另一部分是反向提示词，分别用来控制你想要在画面里出现的、想排除在外的内容。

AI图片

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

以及 29个动词，好难记啊.是的，我也这么觉得，有研究表明，人更喜欢记忆块状，而块状的数量，大概是5-9个（因人而异）.为了大家更好的记忆这29个动词，我也进行了分类处理

提示词写作

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

而且图片输入分辨率也提高到了1024×1024分辨率，并专门针对图表、截屏等生产力场景进行了优化。

零一万物 YI 李开复

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

步骤1：任务规划（Task Planning）该阶段，ChatGPT分析用户请求，理解其意图，将其分解成能被解决的子任务。

提示词 prompt

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

这一神奇的现象表明了向量在 embedding 内空间并不一是个杂乱无章随意的分布。

RAG Embedding

阿里的AI一键换衣（AnyDoor）工具来了

整体来看，AnyDoor基本实现了一键换衣以及类似的迁移操作，但目前效果还略微粗糙，需要继续精雕细琢。

AnyDoor 换装文生图

Midjourney 实现角色一致性的新方法

不过没关系，这个问题可以通过微调解决。

midjourney 文生图绘画

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

在芯片制造中，很大一部分成本就来自掩膜版制作。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

在芯片制造中，很大一部分成本就来自掩膜版制作。

芯片拼接技术

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