文章列表-AI魔法学院

文章列表

MindChat心理大模型

我理解你的感受, 这是一个很常见的问题.

心理大模型

更强的小型LLM：Zephyr-7B

量化意图对齐一直存在挑战，但最近的努力已经导致了像MT-Bench和AlpacaEval这样的基准测试的开发，这些基准测试专门设计用来评估这一方面。

Zephyr-7B 大语言模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

先不说 Google 为什么在不同的指标写了不同的小字，这个问题在文章结尾回答。

Prompt 大模型

从第一性原理看大模型Agent技术

当人们发现大模型的推理能力很差时，开始试图让模型自身清楚地描述问题，把问题转化为 PDDL （Planning Domain Definition Language）格式的描述语言，通过调用通用规划器来解决规划问题

大模型 agent

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

一、问题所在使用ChatGPT时，人们往往期待它像魔术师一样将简要提示变为精彩文章。

ChatGPT 写作

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

论文试图通过多种维度评估GPT的表现为何让人感到如此不稳定和不一致，于是为GPT3.5和GPT4划分了四种能力维度，分别是数学问题，敏感问题，代码能力和视觉推理能力。

大模型

如何从零开始，打造一家AI驱动的公司？

此外还有Canva，值得尝试。

大模型打造公司

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

我们预计它将在许多基准测试中拥有领先的基准。

Llama 3 大语言模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

首先，我们尝试简单地使用基本 Llama 模型零样本。

开源模型

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

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

神秘模型“小熊猫”一夜刷屏：排名超Flux、Midjourney，网友：一看就中国的

下面我们直接展示捉到的red_panda，与其他模型的同题对比，直观看看效果。

red_panda 文生图

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

因此，我决定尝试一下它的性能表现。

开源模型

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

不断尝试落地 AI 应用端不断尝试落地 AI 应用端基于对运维的认知，我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。

AI Agent Ops 运维工具

谈Agent构建平台的设计

经常出现的情况是：当进一步试图对其进行定制时，又发现它提供的封装和二次开发抽象设计不够好。

Agent 构建

智谱AI静悄悄的上线了一大波新模型，过年了，真的

至于上线到智谱清言上面给普通消费者用，可能还得几天，我线上试了一下还都是老模型，毕竟模型太多了，这切换上去估计也费点时间。。。

智谱AI 大模型

<...16 17 18 192021 22 23 24 25 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2024 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1