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Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

单个智能体只能“饰演”一个角色，多个智能体能“饰演”很多个不同的角色，他们还处于相互竞争相互学习的关系，往大了说可以是一个复杂系统。

Coze 多智能体

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

GPT = generative pre-trained transformer，也就是生成式预训练转换器，这是驱动大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 的核心机器学习模型架构。

大模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

但是这些模型学到的知识是滞后的（比如ChatGPT的知识是截止到2021年），并且这些知识是通用领域的。

langchain

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

3.AutoGen的应用场景 AutoGen的应用场景很广泛，涵盖了数学问题处理，检索增强聊天，决策制定，多智能体编码，动态群聊以及对话式国际象棋，

LangGraph AutoGen 对决

GitHub上很火的RPA框架：一款用于验收测试和 RPA 的通用自动化框架robotframework

特点和功能： 1.简单易学：Robot Framework 使用关键字驱动的方法来编写测试用例，关键字可以是自定义的，也可以是预定义的。

RPA框架自动化

ChatGPT写论文最强指令！

请帮我收集关于（XX主题）的文献资料根据我的研究兴趣和论文主题，搜索并提供相关的学术期刊、论文集、研究报告等文献资料。

ChatGPT 指令

分享使用SDXL 1.0模型的一些技巧和心得

采样迭代步数可以给小一点。

文生图

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

最近它上线了学术搜索的功能，我估计能圈一波小众、对专业知识有要求的用户，但想扩散到更广泛的人群，挺有挑战。

AI工具

AI开源 - LangChain UI 之 Flowise

这里举一个基于 csv 文件训练私有化语料的例子（假设你已经学习过《语料训练篇》之前的内容），csv 文件如下： https://zis0qwtriqo.feishu.cn/docx/OFJUdLUKBowlcBx2yWAcLUtSnHd

大模型

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

Docker 运行环境想顺滑的完成实践，我推荐你安装 Docker，不论你的设备是否有显卡，都可以根据自己的操作系统喜好，参考这两篇来完成基础环境的配置《基于 Docker 的深度学习环境：Windows

Dify Moonshot API 工作流

AI改变未来，ChatDoc手把手教你写研报

生成式AI虽然比美国落后一点，但文心一言、通义千问、讯飞星火等大模型的追赶，以及近期火爆的ChatGLM，都已经把国产大模型推到了可以商业化应用的地步，和ChatGPT的差距正在指数级缩小。

大模型应用写作

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

在图生图中，我们对原始图像进行加噪，通过重绘强度这个参数控制加噪的步数，并把加噪的结果作为图像生成的初始潜在表示，然后使用你提供的 prompt 来引导输出图像的风格。

Stable-Diffusion 文生图

世界顶级七大管理工具：SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则、波特五力分析

是意大利经济学家巴莱多发现的。

管理工具

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

角色，背景，任务，产出内容与形式：如何写出优雅的prompt？ - 通用的万能框架

这里用大佬的prompt举个例子（这里是为了大家看的懂翻译了一下，建议还是用英文做prompt）：组合起来就是：作为机器学习框架主题的软件开发专家和专业网站，本网站的受众是对最新的机器学习进展感兴趣的技术专业人员

提示词 prompt

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