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聊聊我对AI Agents技术的一些看法

区别于更加擅长于做“感知”的传统深度学习的方法，Agent 的重心其实更加落子于“行动”也就是“决策”之上，尽管强化学习领域以 PPO 为代表的策略梯度方法在游戏的许多领域取得了亮眼的成绩，但是基于各种特定神经网络架构的策略网络没有足够的

AI Agents 大模型

Markdown 介绍及使用教程

当你写公众号、在知乎回答问题、在印象笔记里整理知识点甚至是写论文和出版专著时，你是不是都苦于文字的格式没有一个统一的软件来规范？

编程

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

提供例子也就是经典的少样本提示，few-shot prompt，先扔给大模型例子，让大模型按你的例子来输出。

OpenAI Prompt 提示词

大模型能力评估体系

GLUE和SuperGLUE基准测试模拟了真实世界的语言处理场景，并成为了衡量模型自然语言理解能力的标准。

大模型评估

一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

可能很多人觉得很奇怪，A1111 不是已经很好了吗？

文生图 comfyui

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

对于指令调优，使用了经过清理的 UltraFeedback 数据集的变种，该数据集包含了60,000个用于指令调优的提示。

OpenELM 大模型

大规模中文开源数据集发布！2TB、几十亿条可商用的中文数据集书生·万卷 1.0开源~中文大模型能力可能要更上一层楼了！

文本数据中包含不同领域的6亿份文档；图像文本数据经处理后形成了超过2200万个文档；视频数据有1000多个文件。

大模型

QWen1.5: 卓越模型之路

对 Qwen Base 和 Chat 模型在一系列基础及扩展能力上进行了详尽评估，包括如语言理解、代码、推理等在内的基础能力，多语言能力，人类偏好对齐能力，智能体能力，检索增强生成能力（RAG）等，对比对象也增加了热门的

Qwen1.5 开源模型

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

3、使用英文去撰写提示词，并且使用大写突出显示单词为什么要使用英文去撰写，这一点其实不需要做过多解释，大家应该都能理解，毕竟模型是人家用英语做母语的人研发的

ChatGPT prompt

大模型检索增强生成RAG的优化

二、RAG架构优化 2.1 Vector+KG RAG 经典的RAG架构中，context增强只用到了向量数据库。

RAG 检索增强大模型

为什么大佬都在说Agent是未来？换个角度来谈一谈

有关这样的文章也都很容易引起读者的关注，比如：吴恩达站台畅聊Agent Workflow 以及 4 种主流设计模式，LLM应用开发的新热点利用Coze 实现吴恩达的4种 AI Agent 设计模式笔者曾经在之前文章提到过

Agent 大模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

· 实验：如图1所示，在 DB-GPT 项目中，直接使用原生对话，使用 Proxy LLM（GPT-3.5）提问上述问题，大模型可以准确给出 SQL 答案，这也是因为 LLM 本身语言理解能力强大

Text2SQL RLHF

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

这里听雨只介绍了 Canny 一个模型哦，其他的 ControlNet 模型根据它本身的特性结合 animatediff 又能产生咋样的有趣的动画嘞！

Animatediff 文生图

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

有些需求你刚开始想，人家就已经做好了。

Qwen1.5 大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

在这些类型的链中，有一个具有访问一组工具的代理。

开源模型

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