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Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

但是这两种方法各有弊端： § 规则的方法是指把复杂的自然语言问题转化为规则符号，往往需要行业专家的介入，缺乏容错能力，小错误可能导致整个系统的失败。

Agent 大语言模型

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

通过对10万小时的自然语音进行实验，结果表明MaskGCT在质量、相似度和可理解性等方面是业内领先的零样本TTS系统。

MaskGCT 声音克隆

ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

举个例子更加直观，直接问 AI：「给我头脑风暴 5 个 AI 创业想法。」

ChatGPT 聊天

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

response.message.content return answer.strip() 可以看到就是通过一个 prompt 就完成了原始文档到问答对的转换，可以看到大模型确实可以帮助实现业务所需的基础能力

Dify 大模型知识库

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

四实验分析 4.1 实验设置本文实验选取四个不同市场和行业的股票数据集，分别为中国的CSI 300和CSI 500，以及美国的NASDAQ 100和S&P 500。

MCI-GRU 股票大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion由入门到精通

脚本/Script 这一块内容很多，也很专业，一般使用也不用用的。

prompt 文生图

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

机器学习从业者在RAG流程不同阶段使用多种技术来改善LLM性能。

检索增强大模型

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

我们的愿景通过创新创意和智能技术为客户提供卓越的解决方案，助力产业升级和数字化转型。

VividTalk 视频

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

在多轮对话和其他流媒体应用中，因为预计会有持续较长时间的互动，因此行业内正在研究一种方法，使大型LLM模型能够处理更长的上下文信息。

大模型 llm框架

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

“传统 scaling laws 下的 LLM 进展可能会放缓”，有研究人员和企业家担心，生成式 AI 已经遇到了障碍，即使如 OpenAI 般急于扩大该技术使用规模的公司，也发现这在实践中很棘手。

Scaling Law AI大模型

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

不过我的个人知识图谱的定位偏向于专业知识，有很多可能是当月新更新的知识，为了杜绝 LLM 的幻觉和胡说八道的问题，暂时放弃 LLM 内部知识。

提示词文生图 AIGC

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

Andrej Karpathy 认为普通人、创业者和极客在构建 AI Agents 方面相比 OpenAI 这样的公司有更多优势，因为大家都处于平等竞争的状态。

大模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

简单来说，用户直接提出问题，基于现有的业务逻辑实现，去进去后续的任务，如：需求是如何实现的？

prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

Ancestral sampling）所有在名字中包含独立字母 a 的都是祖先采样器，祖先采样器会在每一步采样时都向图片添加新的随机噪声，这会导致不断采样时，图片内容一直在大幅度的变化，不会稳定下来，专业点的说法叫难以收敛

画图 SD 采样器

花钱买AI写作工具？究竟哪款工具值得你掏钱

专业地结束邮件，并提示后续的联系计划。

写作 ChatGPT

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