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向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

基于大语言模型 (LLM) 构建的产品（例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude）非常出色，但也存在缺陷：它们的数据集是静态的——大语言模型在静态数据集上进行训练

检索增强生成大语音模型

元象首个多模态大模型 XVERSE-V 开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入

Yi-VL-34B、面壁智能OmniLMM-12B及深度求索DeepSeek-VL-7B等开源模型，在综合能力测评MMBench中超过了谷歌GeminiProVision、阿里Qwen-VL-Plus和Claude

XVERSE-V 多模态大模型

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

· · 国内外多模型可插拔组件化，⽀持GPT、Claude、MiniMax、百川BaiChuan、讯⻜星⽕等，选择更加灵活。

大模型

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、DeepL、Notion和Tome这五款生产力应用目前正在迎合消费者、专业用户和企业用户的需求。

生成式AI 榜单 AI应用

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

榜单上有几个有意思的产品：第4名Poe是国外版知乎Quora推出的AI客户端，最早集成了几家LLM（ChatGPT、Bard、Claude）聊天对话在一个界面上。

大模型

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

当然结果也是蛮有意思，下面是GPT3.4和4网页版：下面依次是文心一言、通义千问、讯飞星火和Claude：可以看到，ChatGPT网页版（3.5）和讯飞星火回答正确，但是比较啰嗦，GPT4

大语言模型 chatGPT

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

结果显示，该方法把 OSWorld 刷到了 25%，把 claude 打下来了。

大模型研究

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

· · 商业模型中，GPT-4 在AgentBench上的综合得分最高，在7个任务上都居第一（除了「网络购物」任务被Claude超越），作为AI Agent的潜力最大，展现出在复杂环境中完成代理任务的强大能力

GPT-4

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

Claude、GPT、通义千问、DeepSeek、Cursor等主流模型均已加入MCP生态，它正成为“模型接入互联网”的标准协议。

Agent 智能体架构

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

对比海外的大模型，比如同样支持操场文本的 Claude ，Kimi Chat 对中文的支持更好。

Kimi Chat 阅读

对于AI，我们现阶段可以有的态度

【Claude：】作为ChatGPT3.5类似级别的大语言模型，基本能力差不多，据说最近有了个新能力，就是一口气能吃10w个token的数据量，这是目前其他大语言模型还做不到的。

文生图

QWen1.5: 卓越模型之路

评估结果如下：尽管落后于 GPT-4-Turbo，但最大的 Qwen1.5 模型 Qwen1.5-72B-Chat 在 MT-Bench 和 Alpaca-Eval v2 上都表现出不俗的效果，超过了 Claude

Qwen1.5 开源模型

Prompt屠龙术-少样本示例

ensp; • 在ChatGPT中，建议使用 #Example 分组来放置示例 o • 在Claude

Prompt 少样本示例

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

把这套模板复制下来，丢给暗之月面的kimi或其他聪明的LLM也可以如ChatGPT、Claude、Gemini 这里很关键，在你发布之后，与用户交流的是这个智能体，可以把它理解为一个集体或者团队的管理人或者面向用户的接待人

Coze 多智能体

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

--EOF 引用链接 [1] 使用 Dify 和 AWS Bedrock 玩转 Anthropic Claude 3: https://soulteary.com/2024/03

Dify Moonshot API 工作流

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