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企业如何更好的使用大模型？都有哪些框架和方案

借助基于大型语言模型的AI写作助手，用户能够快速生成高质量的文章草稿，其风格与用户贴合，极大提高了内容创作效率。

人工智能大模型

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

我们再来一个比较实验性的设定，比如：假设代理1用的是擅长处理文本的模型，而代理2用的是擅长调用插件的模型（由于模型准确率还达不到百分百，有时候它并不能正确地执行用户的命令，所以我们假设有针对这方面的专门训练以提高执行率

多代理模式大模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

在技术报告的开始，Deepseek团队用多个数字和两张图直观地概括了目前模型取得的效果。

Deepseek-V2 大模型

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

它是一个从左到右生成的自回归解码器，将代码或自然语言标识符（token）作为输入，预测下一个标识符的概率分布。

大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

这也是大家的所“争”之处，因为大模型可以接受的长度越长，那么检索的重要性就会降低，对检索效果的依赖就会降低，也就是为什么有人持观点，未来没有RAG，只有Long-Context。

RAG Long-Context 大模型

我为什么不看好大模型行业

是基于结构性的网络效应，而网络效应在一些人的词典里面天然是和垄断相联系的。

大模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

训练过程这部分描述了如何使用上述目标函数进行模型训练：对于每一个 AIF三元组 (x, yw, yl)，计算过程如下： ① 在 dSFT 模型中计算 (x, yw) 和 (x, yl) 的概率；

小型语言模型 Zephyr-7B

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！

看下它的官网，整个网站的动效简直闪瞎我！

AI开源集合

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

、逻辑推断和自我反思，可以阅读和在线学习，擅长利用适当的工具处理问题，还能策划并根据实际情况调整任务的优先级…… 任务规划：子目标与分解：AI Agent将大任务分解为较小的、可管理的子目标，从而有效地处理复杂任务

生成式AI

新测试基准发布，最强开源Llama 3尴尬了

Arena-Hard利用竞技场实时人类数据构建，与人类偏好一致率也高达89.1%。

Llama 3 大模型开源

大模型推理能力增强方法总结

作者还做了解释，说明这句“Let's think step by step”是经过验证的，比如对比下面的其它的 instruction，尤其那些不相关的和误导的，效果就非常差，说明大模型真的是在理解这句

推理能力大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

## () 和 [] 语法调整关键字强度的等效方法是使用 () 和 []。

提示词 SD 绘画

再见了ComfyUI，WebUI也有了工作流

WebUI以界面美观、功能齐全闻名，而ComfyUI则以效率高、工作流便捷著称。

ComfyUI WebUI 文生图

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

这些工具都有着相同的特点，简单易用且高效，主打一个新奇亮眼，顺便解放你的个人生产力。

开源模型

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

我们对此进行了研究，结果发现很多初创公司最终无法实现高利润率。

生成式人工智能经济学

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