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AI Agent / 智能体观察笔记（下）

方案利用GPT大语言模型去创建新任务，使用Pinecone存储和提取任务结果以提供上下文。

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

智能体和大语言模型的使用区别大语言模型：用户输入一个Prompt（提示词），AI根据提示词生成一个结果返回给你，如果你需要AI生成新的内容，你需要再次输入提示词——大语言模型就是这么用的。

大模型

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

图一：embedding 类似于搜索引擎的索引，没有 update，只有 insert 或者 delete 互联网排名第一的文档格式是什么？

大模型

AI领域的agent是什么意思？

基于大语言模型（LLM）的 AI Agent 利用 LLM 进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择等，把Agent的智能程度提升到了新的高度。

大模型

【ComfyUI】爽玩必备！6大插件汇总推荐

如果使用别人的工作流，出现节点缺失的情况，可以点击“安装缺失节点”，需要模型的时候，还可以点击“安装模型”。

大模型

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

当一个机器人的行为出现异常时，她会深入其电路，试图理解其背后的原因，从而找到解决之道。

大模型

9个范例带你入门langchain

) 扔给LLM一段文本，让它给你生成总结可以说是最常见的场景之一了。

大模型

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

· 迅速，10-15 分钟； · 很大，无限大小的 prompt，比最大的 prompt 多 1000 倍以上的空间； · 学习，检索增强生成，它不仅是在已知的基础上试图理解内容

大模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

本文原文来自DataLearnerAI： https://www.datalearner.com/blog/1051702655263827 今天，OpenAI在其官网上发布了一个全新的研究成果：一个利用较弱的模型来引导对齐更强模型的能力的技术

OpenAI 人工智能

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

考虑到大型语言模型（LLMs）在语言理解、生成、交互和推理方面表现出色，我们认为LLMs可以充当控制器，管理现有的人工智能模型来解决复杂的人工智能任务，而语言可以成为通用接口来实现这一点。

开源模型

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

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

GLM-4-Voice作为一款端到端的语音模型，推动了多语言对话人工智能的边界，支持英语和中文的实时对话，同时提供可适应且类人化的响应生成。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

Stable Diffusion

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion！少年啊，这盛世如你所愿！（附中文汉化插件）

打开节点树的列表，可以看到我们熟悉的文生图、图生图以及controlnet等常见工作流。

开源模型

最强开源数字人对口型系统介绍

使用过原版开源的Wav2Lip的都知道，原作者使用分辨率很低的图像数据集训练的模型，嘴部特别清晰，基本没啥价值，但是这个框架和算法倒是不错，如果想得到高清模型，得付出相当大的精力去收集高清数据集从头训练

数字人开源模型

Prompt屠龙术-少样本示例

小样本提示可以用作实现上下文学习（in-context learning）的一种技术，能够让我们在prompt中引导模型获得更好的性能。

Prompt 少样本示例

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