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目前有哪些比较成功的人工智能应用？

纵观AI的发展史，从1950年左右图灵测试理论的建立，到alpha go的诞生，其实也不过才60多年而已，比起大多数的学科，都只能算是个小年轻。

生成式AI

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

核心观点大模型对上下文中中间部分的知识点提取较差。

大模型

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

可能干货有点多，大家得准备好了~ 自己搭建的几个应用 1）Web Builder 之前搭建的一个网站开发助手V0.1 版本，目前还没对接一键部署平台，需要你自行去搭建环境，但是网站开发助手会给你零门槛操作的建议

GPTs Agent

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

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

如果您正在使用像Neo4j这样的图形数据库，则需要为数据创建节点和边，并将它们存储在图形数据库中。

检索增强大模型

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

为了做到这一点，作者的核心思想是用身份和细节高度相关的特征来表示目标对象，然后将它们组合到与背景场景的交互之中。

Anydoor 文生图

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

其次，通过观察模型的反馈，我们可以更好地理解其思维方式。

大模型

蚂蚁推出ProChat：快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库

它旨在赋予开发人员轻松打造丰富、动态和直观的聊天界面的能力。

ProChat 大语言模型

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

#05 生成的问题必须宏观、价值，不要生成特别细节的问题。

GPT

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

对于Top-down模型而言，因为人为限定了画面中只有一个对象，因此该对象的各关键点不会出现太严重的尺度差异，基本上用同一个尺度下的特征图就能完成所有关键点的检测。

MoveNet-SinglePose Google 模型

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

在那本书中，明斯基对Agent的定义有点抽象——“社会中某个个体经过协商后可求得问题的解,这个个体就是agent”。

大模型 Agent

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

通过图1，我们可以直观地看到主流大型语言模型在长篇文本生成任务中的表现。

写作长文本

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

正如Lilian Weng在其万字长文《LLM Powered Autonomous Agents》对Auto-GTP的点评： “AutoGPT引起了许多关注，探索了使用LLM作为主控制器构建自主代理的可能性

开源模型

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

我们都知道这一点。

开源模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

直观理解，reverse mode更加自然，forward mode则更加考验模型的instruction following能力。

prompt 大模型

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