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AutoGPT与LLM Agent解析

个人感觉目前的 LLM agent 尝中，在奖励机制（是否有比较好的目标指引）和学习进化（是否能持续提升能力）这两方面还有很大的提升空间。

大模型

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

因此，我们引入了MetaGPT，这是一个创新性的框架，将高效的人类工作流程作为元编程方法融入基于LLM的多智能体协作中。

大模型

保姆级教程：图解Transformer

#8722;−−−−√+β 然后用每一行的每一个元素减去这行的均值，再除以这行的标准差，从而得到归一化后的数值，ϵ是为了防止除0；之后引入两个可训练参数

人工智能

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

交互式引导我们可以把写文章的每一个步骤设计成交互式指令，比如： 1 Commands:/ 2 start: 开始文章写作过程。

Agent 写作

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

然而，对于姿态估计任务来说，这引入了额外的数据需求。

ViTPose+Transformer 身体姿态

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

controlnet将别的照片画风转移到自己的照片 controlnet的模型选择：预处理器：shuffle 模型：shuffle 用shuffle可能会影响自己原图的形状，可以稍微调整一下“引导介入时机

文生图

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

下面做个简单描述，虽然可能会引起一定不适，但这至少是部分未来，肯定发生。

写文章

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

引申：下一代 LLM 推理芯片当然未来的 LLM 推理可能由于 HBM 的近存计算（Processing in Memory）落地而发生巨变。

Sora 推理算力

50+ Midjourney 美食相关提示词，看了别留口水哦

好的构图可以瞬间吸引观众的眼球。

midjourney 文生图绘画

Stablediffusion3论文下载-确定了Stablediffusion3与Sora的架构是一致的

引言(Introduction)：扩散模型通过训练来逆转数据向随机噪声的正向路径，与神经网络的近似和泛化特性结合，可以生成新的数据点。

SD 论文

中文通用大模型最全汇总

github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 简介：基于开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了

大模型开源模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

段落的 embedding 可以作为基于语义搜索的高效索引，AI 绘画技术的背后，有着这两种 embedding 的互动 —— 未来如果有一个大一统的多模态模型，embedding 必然是其中的基石和桥梁

开源模型

希音面试：SSE 底层原理是什么？快20年了，为何突然爆火？

5、原生浏览器 API：现代浏览器都原生支持 EventSource API，开发者无需引入额外的第三方库，即可轻松实现接收流式数据，减少了依赖和打包体积。

SSE 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

- tag不要带引号("")。

提示词 SD 绘画

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

Reinforcement Learning，是 InstructGPT 训练中的最后步骤，主要是通过 PPO 策略（proximal policy optimization 近端策略优化）迭代，它通过引入奖励信号来调整模型的行为

Text2SQL RLHF

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