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AI Agent / 智能体观察笔记（上）

用户可以使用一个甚至是多个Agents以自动化的方式完成一系列“复杂任务”。

大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

方式扩展到连续空间，在每层输入序列前面添加prompt连续向量【随机初始化，并不对应到具体的token】目前是将语言模型freeze后，仅微调prompt参数，在实验中是增加了一个MLP重参数化，确保效果，使用

训练微调

忘了stable diffsion的英文提示词吧，这个工具点点鼠标就可以了

通过这个插件，提取了其中比较常用的3000多个提示词进行了汉化。

stable diffsion 提示词

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

环境安装首先需要下载本仓库： git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3cd ChatGLM3 然后使用 pip 安装依赖：

ChatGLM3 大模型

一个专业级 AI 聊天浏览器，开源了！

https://github.com/smol-ai/GodMode/ 浏览器支持 ChatGPT、Claude2、Bing、Bard、Llama2、HuggingChat 等当下多个主流 AI 大模型，适用于多种不同的应用场景

开源大模型聊天

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

· 使用场景无论是学生

Reor 开源工具知识管理

大模型微调数据选择和构造技巧

有了核心的相似度度量方法后，我们可以使用简单的onepass聚类方法进行过滤，考虑复杂一点的话，我们可以使用带优化目标的聚类：比如K-Center-Greedy算法，其约束条件是在最大化多样性的情况下，

大模型微调

AI 写作：如何把GPT变成你的爆文写作素材库？

素材包括数据、引用、研究报告、故事、案例、金句、图像、视频。

AI写作 GPT

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LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（

知识库

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

最近，ChatGPT等聊天工具也与网络搜索和数据库连接等工具配合使用，以利用最新信息来增强查询。

AI Agent 人工智能

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

ensp; 依靠高质量数据训练，无需借助ChatGPT合成数据:Llama3-ChatQA-1.5的训练数据主要来自人工标注的会话式问答数据集以及其他高质量QA数据，并未使用

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

中学生能看懂：Sora 原理解读

这种处理多样化视觉数据的能力，使得Sora在接收到如‘猫坐在窗台上’这样的文本提示时，不仅能理解这个提示背后的意图，还能利用它的内部表示形式，综合利用不同类型的视觉信息，生成与文本提示相匹配的视频或图片

Sora 原理

RAG从入门到精通-RAG简介

其核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库（通常使用向量数据库）存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等。

rag 大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

使用 RAG 就好比给模型配备了一本定制的教科书，它能够针对特定的问题进行精准的信息查找。

RAG 检索增强

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