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AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

其框架结构是怎样的？

AI Agents 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

其框架结构是怎样的？

AI Agent 大模型人工智能

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

因此，搭建高效的应用还需要使用自定义的检索器。

RAG 检索向量库

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

研究表明，在这些模拟社会中，整合多样化的专家可以引入多方面的个体智慧。

大模型

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

3、使用神经常微分方程（ODE）：通过使用ODE求解器，可以在不需要额外训练的情况下提高扩散模型的速度。

StreamDiffusion 文生图

生成式AI与大语言模型的区别

此外，它们并不是相互排斥的；它们可以有效地互为补充，作为共同驾驶员，当它们这样做时，它们可以高飞。

生成式AI 大语言模型区别

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

Atom-7B在Llama2-7B的基础上，采用以下中文数据进行持续预训练：类型描述

大模型

低调的PDF，为什么成了数字文档“永远的神”？

一语双关的标题杀人诛心，corruption一词既指.pdf文件的损坏又讽刺马纳福特靠伪造.pdf文件搞腐败让我们充分见识到了“最高端的骗局往往采用最愚蠢的方式”

工作

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从我个人的角度，我尝试总结一个优秀的轻量化姿态估计Backbone具有以下特点： · 快速下采样：尽量快地压缩图片尺寸，降低整体的计算量 · 残差结构：获取浅层特征和梯度，一定程度上弥补快速下采样造成的一些问题

MoveNet-SinglePose Google 模型

理解 o3 及其技术分析

还有两个无法解释的地方： o1模型API不能控制temperature o1的reasoning token总是64的倍数 2.3、多路推理方式的推测（1）一种最简单的方式就是多路采样

o3 技术分析

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

1、场景介绍先介绍一下本文讨论的问题场景，以传统的对话机器人为例。

大模型

一键AI换脸！小红书和北大合作的InstantID

一、在comfyUI管理器安装节点搜索instantID，找到ZHO-ZHO-ZHO大神的插件。

InstantID 文生图

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

-- LLM无法将他们的理解扎根于现实：他们无法在现实世界中采取行动或通过具体经验进行学习。

AGI 大语言模型观点

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

无论是本地部署，服务器API，微调，全部给你整的明明白白。

Qwen1.5 大模型

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