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AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

此文可视为AI Agent的全面科普。

生成式AI

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

图1：LLaMA2-7B模型在数据集微调时，使⽤和不使⽤NEFTune的AlpacaEval胜率百分比。

NEFTune 大语言模型

AutoGPT与LLM Agent解析

但如果某个具体决策动作的开销非常大，例如需要调用一个比较贵的 API 做图片生成，那么可能把这个动作做多次审视优化，最后做一次决策，可能整体成本会更低一些。

大模型

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

Docker后，在本地电脑上完成安装，注意在安装过程中，我们需要确保"Use WSL 2 instead of Hyper-V (recommended)"这一功能被启用，docker的具体安装过程可以参看下图所示的教程

知识库MaxKB 开源

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

图片由DALL·E3 生成二、知识库的现状与挑战在数字化的时代，知识库已成为组织和个人管理和分享信息的核心工具。

智能分类大模型知识库

DeepMusic发布“和弦派”2.0：重塑AI音乐创作范式，赋予创作者全方位掌控

二，音乐编辑如“修图”般轻松自如如同编辑照片般细腻，用户对歌曲的整体风格至每个伴奏乐器细节，均能实现精准把控与自由调整，赋予创作者对AI音乐作品前所未有的掌控力。

和弦派 DeepMusic 音乐创作

腾讯 IMA： AI 智能教学新助手

一、精准信息检索腾讯 IMA 拥有强大的搜索功能，其优势不仅在于能够快速准确地回答常见问题、创作各类文字内容以及生成精美图片，更在于它深度整合了微信公众号文章生态，能够从全网海量信源中筛选出最具价值的信息

腾讯 IMA 智能教学

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

延伸阅读：三个新“摩尔定律”，推动世界在AI时代加速前进。

提示词 prompt

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

在《GPT最佳实践 - 提升Prompt效果的六个策略》中，我们介绍了OpenAI官方发布的"GPT 最佳实践"指南的六个策略，其中第三个策略是“将复杂的任务拆分为更简单的子任务”。

GPT prompt

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

此类视觉上的强化可能会被模型解读为相关信息的高级别优先级。

提示词结构化

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

三、成果及应用这种方法的优点还是比较明显的。

ChatGPT 写作

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

以下是对比三代模型的结构差异和关键改进：位置编码机制：RoPE -> RoPE -> RoPE 三代模型都采用了 RoPE（旋转位置编码），确保模型在处理长文本时能够高效地保留序列的位置信息

MiniCPM3-4B 大模型

来个优秀的开源人脸识别项目！

InsightFace 的主要功能如下： 1. 2D 人脸识别：基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别算法，可以对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现人脸识别。

人脸识别开源项目

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

Why：为什么需要模型量化随着深度学习（Deep Learning）的发现，其在计算机视觉（Computer Vision， CV）和自然语言处理（Natural Language Processing

大模型

大规模训练系列之技术挑战

类似的，扩大数据规模也能带来精度提升，如使用 ILSVRC-2012 (128 万张图片，1000 个类别)和 JFT-300M（3 亿张图片，18291 个类别）两个数据集来训练 ResNet50，精度分别为

开源模型

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