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Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

一般多智能体能“饰演”多个角色，扩展能力非常好，还可以达到任务规划及分配，相互合作，相互通信，分布式决策，对抗性竞争以及强化学习等，能作为一个集体共同解决一个复杂的问题或任务。

Coze 多智能体

这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

举两个例子，快速浏览文章或文档用KIMI Chat，免费，直接把文章链接发到窗口，这时候直接把这个工具放在【微信浮窗】就好，就能在几秒钟内看完文章的大概内容了。

AI工具

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

从上图可以看到，参数规模和训练的token数是正相关的，以gpt3为例，它有1750亿参数，其训练的token量达到了2000亿，据说包含了全球所有公开的文本信息，自然它能什么都懂就不奇怪了。

LLM

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 编写清晰的提示 2.提供参考文本 GPT模型可以自信地编造虚假答案，尤其是在涉及深奥主题或引用和URL时。

ChatGPT 大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

从文本选择角度来看，Long-Context可以类比成人为已经确定了问题的相关内容，而RAG需要借助检索手段来确定问题所涉及的相关内容，有一定的信息损失。

RAG Long-Context 大模型

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

· · 记忆（Memory）：用于获取、存储、保留和检索信息的过程。

GPT-4

国内人工智能对北京高考微作文题目的回答

不透露所在区、学校及个人信息。

中文大模型

GPT-4o实时语音方案提供商Livekit开源voice agent：轻松处理音视频流

创建聊天室时，服务器会通知其中一个已注册的工作人员有关新作业的信息。

voice agent 开源音视频

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

信息扩散：智能体之间会相互接触、进行对话，对话中所包含的信息会从智能体到智能体传播。

大模型

掌握Prompt的6心法

以下是一个常见的结构化Prompt模板示例: · # Role 指定角色 ## Goals 描述Prompt目标，让GPT 聚焦起来 ## Background: 你希望GPT了解的背景信息

prompt 写作

ChatGPT等大模型实用的提问技巧

较为实用的语法结构总结结构描述举例备注语境描述 Context 提供外部信息或额外的上下文信息

大模型

一张图看懂IT人的江湖地位

公有云服务商江湖地位篇仅代表国内市场地位与表现安全厂商江湖地位篇厂商太多，仅包含部分已上市公司网络通信厂商江湖地位篇

工作

AI创作｜如何通过GPT进行漫画视频的故事改写

2、文案撰写短视频用户在观看小说类视频时，大多场景是在碎片化的时间内，快速获得感兴趣的信息。

生成式AI

提示词框架：BROKE

Result,Evolve的缩写，它包括四个部分： · Background：阐述背景，为GPT提供充足信息

BROKE 提示词

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

RLHF 概述回顾之前文章《LLaMA-2 技术详解（一）：数据打标》中所展示的 LLaMA-2 训练流程：人反馈打标构建的数据信息通过 SFT

HAI-Chat RLHF

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