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【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

再比如，我们有两个大模型，一个擅长文本处理，一个擅长输出图片，这样两个模型就可以组合成多代理模式。

多代理模式大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

第一个问题，其实之前写过一篇文章，教大家如何使用Dify极其简单的搭建自己私人知识库。

LangChain 知识库

大模型能力评估体系

随着这些模型在自然语言处理、图像识别、自动编程等多个领域显示出的卓越能力，它们正逐渐成为科技界的焦点。

大模型评估

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

但面壁团队关注的却是 GPT-4 的两个创新点：一是 GPT-4 的输入文本达到了 32k 的长度，而当时国内的大模型能处理的文本长度只有 512，之后“长文本”也成为国内外大模型研究的重点对象；二是

Grok-1 开源模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

主智能体编排我们先为项目经理创建一个Prompt，这里我分享一个快速又高效的办法（coze自带的AI优化提示词并不好用），我们在coze的文档内找到结构化提示词模板，如上图。

Coze 多智能体

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

原则一：清楚、明确的指令 1、使用分隔符标识重要文本如用''' *** ---等，例：请对如下文本进行摘要''' 文本内容 ''' 注意内容与提示词的冲突即，避免需要处理的内容包含某指令

prompt 大模型

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

最近一直在忙着研究这些开源的大模型，写文的频率慢了点。

开源模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

基于 LLM 的检索工作原理简图在LLM开发中有一个原则就是尽可能的使用大模型的能力，LLM并不只是最后作答，在关键词增强，答案一致性判定等上面都可以使用，在这里就可以利用大模型来判定生成结果最合适的候选问答

大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

Switch Transformer 论文中的 Switch Transformer Layer 就像在 GShard 中一样，作者用混合专家模型 (MoE) 层替换了前馈网络 (FFN)

MoE大模型

如何提升 GPTs 的翻译效果？

我看到你的名字，几乎每一页都有引用。

GPT 翻译

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

最近看到一篇有意思的论文，《Large Language Models Understand and Can Be Enhanced byEmotional Stimuli》，深入探索了一种让AI

Prompt 大模型

搞了一个Dify开源知识库

不久前，dify发布了新的workflow，于是乎我写了这样一篇文章： · Dify

Dify 大模型知识库

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

我们还做了一个语音项目,就是将上市公司的财报电话会议实时转录成文字。

suno 音乐

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

https://github.com/InternLM/xtuner （文末点击阅读原文可直达，欢迎体验） X 种选择

大模型

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

▲图1.由Stable Diffusion3生成。

OpenELM 大模型

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