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谈Agent构建平台的设计

1、平台设计的总原则 1.1、新生态的构建上述各类平台（除了2User）想要成功本质上都要构建一个生态。

Agent 构建

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

相比之下，ChatGPT-3.5每秒生成速度仅为40个token。

Groq 大模型

ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

画布式 AI 的可视化，本身就是思考的外显。

ChatGPT 聊天

Prompt小技巧（18）：万能Prompt

不多废话了，这个Prompt是：我想让你成为我的Prompt创作者。

prompt 大模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

我也产生了几乎人人都会有的疑问：怎么做到的？

开源模型

拒绝996，想出海赚美元？这7个GPT方案绝对靠谱！

而ChatGPT的强大文本生成能力，正好可以满足这一需求。

ChatGPT 写作

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

因为在 SDXL 中这些质量提示词对生成图片的影响很小，SDXL 模型默认就会生成高质量的图片。

提示词 SD 绘画

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

，比如Google自家业务上的BlazePose、BlazePalm，MIT的论文LitePose等，感觉这种结构在轻量化部署上基本是从各个角度得到了大家的认可。

MoveNet-SinglePose Google 模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

为了下文行文方便，这里会将本篇文章想要表达的核心思想做一下定义。

泛化大模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning(也就是我们常说的P-Tuning)，固定模型前馈层参数，仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微调大模型。

微调大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

正如我在《大模型时代的应用创新范式》一文中所说，大模型会成为AI时代的一项基础设施。

大模型微调

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(一）

例如，当用户请求“重写”文本时，如果没有提供具体的指导或上下文，AI可能仅进行字面上的重写，而不是创造性地改写或增加新内容。

提示词写作

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

四月份我们报道过 CMU 发布的一篇使用大模型作为“自主科研智能体”的论文《又一恐怖技能！

AI Agents 大模型

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

今天，我们就来深度对比这两个本地语言模型（LLMs）工具，帮助你找到最适合你的那一款。

Ollama LM Studio 对比

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

，以前没有这个功能的时候局部重绘生成的图瑕疵非常大，有很明显的接缝感。

SD 画图

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