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关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

主要思想是使用 LLM 作为控制器来管理 AI 模型，并利用来自 Hugging Face 等社区的模型来解决不同的用户请求。

大模型

垂直领域大模型的思考

让模型输出引用还有一个好处：用户自己可以通过提供的参考快速判断回答对不对（参考不能太长）。

垂直领域大模型

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

于是，在 GPT-4 刚发布之初，其强大的内容总结能力，成为了被使用最多的功能之一。

大模型开源模型

阿里Outfit Anyone实现真人百变换装

上线全民舞王：用一张照片就可生成《科目三》今天我要分享另一个阿里的AI工具：Outfit Anyone，它是一项适合任何服装和任何人的超高质量AI虚拟试穿技术，使用户能够在不真实试穿衣物的情况下尝试不同的时尚款式

Outfit Anyone 阿里

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

自 ChatGPT 发布以来，大模型的强大让人们看见了通用人工智能的曙光，各个科技大厂也纷纷开源自家的大语言模型。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 快速创作角色三视图

如果你忘了 ControlNet 的使用，可以翻看前面的教程哦。

SD 三视图文生图

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

项目地址：https://github.com/101dotxyz/GPTeam 事实上，类似GPTeam的开源项目依旧有很多，例如Dev-GPT，为用户创建定制化微服务的自动化开发团队

开源模型

Ollama还是vLLM？深度解析四大顶级LLM服务框架：性能、特性与技术选型指南

通过其独特的 Modelfile 系统，用户可以自定义模型的提示词（Prompt）和参数设置，并通过 API 调用动态切换模型。

LLM 服务框架

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

无论是想“提分”、还是想优化LLM标注器的效果、或是想根据用户反馈来优化Prompt进而提升产品体验，这些方法都可以借鉴。

prompt 大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

RAG的本质是通过用户问题从数据库/知识库中找到相关片段内容，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

获取足够代表所有潜在用户的训练数据，存在许多挑战。

大语言模型

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

强调了学习关键检索文档的排序结构的重要性，以帮助LLMs更好地处理与事实知识相关的用户查询。

RAG 检索大型语言模型

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

如图所示：任意上传一张脸部清晰的图片，点击启用。

AI换脸

从零开始：构建你的首个ComfyUI工作流

ComfyUI的一个亮点是能够一键加载大量工作流，让用户轻松实现人像生成、背景替换和图片动画化等功能。

comfyui 文生图工作流程

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

检索一旦数据被识别和处理以备检索，RAG 管道就会根据所处理的任务（用户提出的问题）检索相关数据，并准备将上下文传递给生成器。

检索增强大模型

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