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十条最佳GPT提示词，让你成为任何领域大师

7️⃣ 为复杂概念建立心理模型 prompt：Help me create mental models or analogies to better

ChatGPT

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

到了大模型AI时代，早期的RAG流程在生产应用的过程中越来越发现存在流程僵化，难以应对多变复杂的实际需求，这就促使框架们不断打开自己，朝着灵活定制的方向发展。

Query Pipeline 大模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

这三个步骤结合起来形成了一个复杂的AI训练和优化方法。

小型语言模型 Zephyr-7B

5个最佳开源RPA框架！

大脑要实现的就是智能化；而RPA则是通过配置自动化软件模拟和人类在软件系统中交互的动作来执行业务流程；RPA软件机器人在应用程序界面上识别数据并像人类一样操纵应用程序；RPA软件根据规则与其他系统交互，根据需要执行各种重复性任务

智能自动化大模型 RPA框架

5个最佳开源RPA框架

大脑要实现的就是智能化；而RPA则是通过配置自动化软件模拟和人类在软件系统中交互的动作来执行业务流程；RPA软件机器人在应用程序界面上识别数据并像人类一样操纵应用程序；RPA软件根据规则与其他系统交互，根据需要执行各种重复性任务

开源模型智能自动化

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

传统的机器人感知方法依赖于特定场景下的特征工程和模型设计，难以适应开放环境的复杂性和多样性。

论文机器人

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

方法改进本文提出的RAG框架结合了检索器和生成器的优点，解决了传统单一模型无法处理复杂、多样化的查询的问题。

RAG 检索增强

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

随着场景复杂度的提升和多模态模型以及融合模型的出现，出现了更多 OCR 结构化数据与自然语言数据结合的场景，以及机器学习预测与运筹优化相匹配的场景。

大模型金融

让你不怕任何事的3个顶级思维（建议收藏）

面对复杂的历史事件和众多角色，他坚持以减法思维来改进剧本。

灰度思维减法思维

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

因此，LLM应用从趋势上看，逐渐朝复杂的流程组织，以及模型基于环境反馈的自我迭代循环纠错的方向发展，而这就是Flow Engineering。

LLM 范式迁移

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

MLScraper的缺点包括：对于复杂的网页结构，可能需要手动调整选择器。

MLScraper Python库

智谱AI大模型ChatGLM3-6B更新，快來部署体验

同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。

ChatGLM3-6B 开源模型

大模型应用设计的10个思考

8 复杂问题，分解操作当面对一个复杂问题时，不仅对人来说是一个挑战，对大模型而言也同样如此。

大模型应用

FaceFusion参数详解

看起来有点复杂，没有最新的Rope那么简洁。

FaceFusion 文生图

弱智吧竟成最佳中文AI训练数据？！中科院等：8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书

由500个点赞最高的帖子标题+人工或GPT-4的回复组成指令微调数据集，经过人工审核后，最终留下了240组指令-回复数据对。

弱智吧训练数据集

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