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用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

这些描述信息包括，变量的描述、正则表达式、示例值、默认值、是否必填等，特征越多越明显，LLM 越容易做出正确的判断。

AI Agent Ops 运维工具

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

2023年基础设施领域整体表现强劲，包括一些强大的新进入者，如基础模型领域的主要竞争者Mistral。

生成式AI 榜单 AI应用

腾讯悄悄开源混元版「Sora」，这就是开源领域的No.1。

典型的就是Midjourney，它的语义理解，我觉得到现在为止，都可以说是一坨屎，包括可控性也是一坨，ControlNet说了一年了，到现在也没加。

sora 视频生成

领域大模型-训练Trick&落地思考

但这对现有领域模型是十分困难的，所以在哪些场景上来用大模型是很关键的，并且如何将模型进行包装，及时在模型能力不足的情况下，也可以让用户有一个很好的体验。

垂直训练大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

鉴于当前中文社区缺乏全面的评测基准，智源团队发布了当前最大规模、最为全面的中文语义向量表征能力评测基准C-MTEB (Chinese Massive Text Embedding Benchmark)，包含

embedding 语义向量

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

▲ MemGPT（左）在收到有关上下文空间有限的系统警报后将数据写入持久内存 MemGPT通过将内存分为两个主要层进行操作:“主要上下文”，它包括LLM正在处理的直接数据，以及“外部上下文

MemGPT 大语言模型

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

我们增加一下预设角色（提示词），然后再让以这个主题重新生成一篇小红书文案：你是一名小红书博主，你的任务是根据我的提示词或描述生成小红书风格的文案：包括标题和内容。

prompt 提示词 FlowGPT

Prompt屠龙术-思维链

# 输出格式: 每一步骤完成后以文本形式输出其结果，包括主题扩展的详细描述、人物档案、情节概要、章节草稿和最终修订稿。

Prompt 思维链

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

一般有本地和云端两种训练环境：本地训练：要求 N 卡，推荐 RTX 30 系列及以上显卡，训练环境可以用秋叶大佬的一键训练包，或者安装 Stable Diffusion WebUI 的训练插件

训练

AI出题，做不完，根本做不完

nbsp; "打招呼": "介绍<简介>" } 在这个例子中，我们通过“简介”来声明角色；通过“系统”来定义针对用户输入的处理规则，包括要求用户输入的信息以及返回格式

大模型提示词试题

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

然而仅仅从时空碎片的表象上是获取不到足够捕获其内在规律的信息的，未来人类科学家们可以将他们长期殚精竭虑探索的领域，包括但不局限于物理化学生物等等学科的范畴，可视化为图像或视频，交给视频生成大模型去学习，

sora

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

维基百科是众包的，因为它有效。

AGI 大语言模型观点

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

“Predicting Emergent Abilities with Infinite Resolution Evaluation”被接收，引起了海内外多个关注“Scaling Law”的团队讨论，包括

Grok-1 开源模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

首先它应该是生成式的，第二它的模型规模要足够大，这里的规模包含了参数规模和数据规模。

LLM

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

Transformer 的原始架构包含两个核心组件——编码器（Encoder）与解码器（Decoder），编码器负责理解输入文本，解码器负责生成输出文本。

大模型套壳

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