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大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

AI研究者暂时将代理是否“真正”思考或拥有“意识”等问题搁置，而是通过描述代理人的其他属性来定义，如自主性、反应性、主动性和社交能力。

大模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

基础模型通过在大规模数据上进行预训练，学习到了丰富的语义信息和世界知识。

论文机器人

主流向量数据库一览

简单下个定义，因为喂给Transformer的知识首先需要做embedding，所以用于存储embedding之后数据的数据库即可称为向量数据库。

向量数据库

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

RAG技术图解直接检索的问题将用户查询转换为嵌入向量直接检索会出现下面四类常见问题 👇：查询结果不匹配模型假设查询 embedding 和内容 embedding 在嵌入空间中是相似的

RAG 大语言模型

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

此外，分布式应用通常需要在开发和测试过程中付出额外的努力，特别是在调试和诊断分布在分布式过程或智能体中的问题时。

AgentScope 语言大模型智能体

腾讯的 PhotoMaker - 更快更像更可控的 AI Avatar

它主要通过堆叠ID嵌入方式编码任意数量的输入ID图像，以保留ID信息。

PhotoMaker 文生图

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

传统做法是固化召回，粗排，精排等环节，形成标准的推荐系统处理流程，虽然有利于行业内交流沟通，但这样的方式，在实际生产环境下往往难以快速应对差异化的需求且人为导致模块的割裂及维护的困难，而笔者曾开源了一个

Query Pipeline 大模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

LLM将根据用户查询生成更通用的问题。

检索增强生成 Langchain

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

这些任务的设计考虑了心理健康数据的独特挑战，如精神症状的微妙表达、语言的歧义和主观性。

大模型心理

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

这里通过prompt对其进行引导，通过逗号、句号以及感叹号对文本标注，引导后的效果： Erwin_0.wav|Erwin|ZH|如果这个作战顺利。

Whisper 语音优化

4K star！录屏好帮手，超酷的实时按键显示工具

通过 Keyviz，我们可以很方便地说明在演示过程中按下的快捷键。

Keyviz 录频

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

分隔符是特殊的符号，它们帮助大语言模型 (LLM) 辨识提示中哪些部分应当被视为一个完整的意义单元。

GPT-4 提示词

我用AI写小说：「国学篇」如何将国学插入小说中

例如，可以设定一位现代人穿越回古代，学习并运用国学知识解决问题的情节。

国风国学写作

语音、视频转文字神器：开源whisper介绍

OpenAI的Whisper是一种基于深度学习的语音识别模型，它是一种通用的语音识别模型，可以用于语音识别、语音翻译和语言识别等任务。

人工智能大模型 wisper

一文汇总市面上所有prompts提示词框架

Prompt 不变的情况下多次生成结果，优中选优\ 4 APE框架 ACTION:行动定义要完成的工作或活动

提示词框架 prompt

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