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【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

0、前言 0.1、为什么要与基座LLM小公司的文章分开巨头公司跟单纯的基座LLM公司有很多本质的不同，例如：对于巨头来说，没有“该选择做哪些而不做另一些”的问题，答案肯定是“我都要”，问题在于

大模型产品

精通百种语言的翻译AI来了！Meta推出，免费、开源！

如果你有这样的需求，那么你一定会对Meta公司最近发布的最新AI翻译模型SeamlessM4T感兴趣。

大语言模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

01 模型介绍：从 MiniCPM 1.0 到 3.0MiniCPM 3.0 是面壁智能“小钢炮”系列的最新版本，相比于前两代，3.0 版本在模型结构、性能优化和功能支持上都有显著提升

MiniCPM3-4B 大模型

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

用户活动生成：对于每个场景，用户代理首先描述其在模拟环境中完成工作的活动和行动。

Agent 2.0 大模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

2.2 Self-RAG 经典的RAG架构中（包括KG进行上下文增强），对召回的上下文无差别地与query进行合并，然后访问大模型输出应答。

RAG 检索增强生成

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这种融合使大型语言模型（LLM）能够生成更丰富、更具上下文意识的输出。

RAG-Fusion 检索增强

Insanely Fast Whisper：超快的Whisper语音识别脚本

项目简介这篇内容介绍了OpenAI的Whisper Large v2语音转录模型的超快速能力。

音频 Whisper

如何快速构建GPTs个人知识库应用？

制作过程就像进行一场对话，输入您的指令和额外知识，选择它的功能，例如网页搜索、图像制作或数据分析。

GPTs 知识库

使用思维链写Prompt

例如，面对复杂问题时，使用思维链写的Prompt，能让大型语言模型（如GPT-3或GPT-4）不仅提供答案，还能展示出达到这个答案的思维过程。

思维链 prompt

深入探讨GPTs和AI Assistant

然后，AI 助手将利用其强大的大语言模型能力、各种工具（tools）和知识库来回答用户的问题。

GPTs AI Assistant

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

Ragas 做了一些集成方面的优化，效果评估一直就是 LangSmith 的主打方向，话说回来，类似 Debug、Prompt 版本管理、效果评估、效果比较这些功能确实是当前阶段大模型开发过程里面需要的

大模型 LangChain RAG

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

本文将讲述从PDF中将表格、图像和纯文本提取出文本信息的完整过程，主要内容： PDF的分类：文本型、OCR和扫描型针对不同类型的PDF，我们提取的理论依据环境安装编写提取纯文本的函数

大语言模型 python

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

对于需要处理很长对话的应用场景，总结或过滤之前的对话模型在处理对话时，受制于固定的上下文长度，不能记住所有的对话历史。

提示词 prompt

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

代理模式不仅可以拓展大模型的功能（比如给大模型加上网页搜索，加入知识库等），还可以规避大模型的弱点（比如需求是一段代码，但是大模型回复的内容不单单包含代码，还有一些解释语句）。

多代理模式大模型

当ChatGLM3能用搜索引擎时

随着AIGC的发展，传统的网络搜索模式也在接受这前所未有的挑战，首当其冲的就是各大搜索引擎，比如bing在自家浏览器中搭载了chatgpt，能够根据搜索的内容进行整合，并生成逻辑清晰，而且相对准确的信息

大模型应用大模型 ChatGLM

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