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Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

每当有新的Agent论文出来的时候，团队都会很兴奋并且认真地讨论。

开源模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。

大模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

本文是基于真实需求场景的探索和回顾。

embedding 大数据分类

【本地部署】智谱chatglm3-6B第三代！性能如何？支持调用tools+Agent+代码执行！小白教程！附网盘下载！

看完整个宣发文案，雄哥觉得最大的亮点！

chatglm 智普大模型

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

此外，研究也指出了模型在处理长文本和语言特异性训练方面的限制。

大模型心理

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

1、场景介绍先介绍一下本文讨论的问题场景，以传统的对话机器人为例。

大模型

如何提高RAG 的效果

这个问题在使用外部搜索引擎（bing, google）获取结果时比较明显，一种可能的解决办法是对候选文档生成主题描述（类似论文的摘要），先进行支持性判断，后续可选择性的深入文档细节进行部分内容提取或其他操作

RAG 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

CAMEL AI所解决的一个核心问题是目前用户使用大语言模型时，需要反复和AI对话（打磨提示词）才能引导生成一个比较理想的内容。

大模型

谈Agent构建平台的设计

我之前也有篇文章讨论了类似的主题构建价值链要先于生态位【2023H2】。

Agent 构建

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，因此根据提示补全和创造文本就是模型的原生能力。

大模型

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

在技术报告中，其他研究者发现了一些亮点，比如 Gemma 支持的词汇表大小达到了 256K，这意味着它对英语之外的其他语言能够更好、更快地提供支持。

开源模型 Gemma

腾讯 IMA： AI 智能教学新助手

一、精准信息检索腾讯 IMA 拥有强大的搜索功能，其优势不仅在于能够快速准确地回答常见问题、创作各类文字内容以及生成精美图片，更在于它深度整合了微信公众号文章生态，能够从全网海量信源中筛选出最具价值的信息

腾讯 IMA 智能教学

GitHub上很火的RPA框架：一款用于验收测试和 RPA 的通用自动化框架robotframework

它具有简单的纯文本语法，并且可以使用通用和自定义库轻松扩展。

RPA框架自动化

对于大模型RAG技术的一些思考

这种方式导致了每一段文本包含的语义信息实际上也是不够完整的。

RAG 大模型

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

2.3 注意力机制与Transformer 注意力机制最早在自然语言处理领域得到了广泛应用，尤其是在Transformer模型中发挥了关键作用。

MCI-GRU 股票大模型

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