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大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

代理需要理解复杂的网络场景指令，适应变化并推广成功操作，从而实现无障碍和自动化，最终解放人类重复与计算机UI的交互。

大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

它们还可以展示创造力，如提出新颖的想法、故事或解决方案，这些都没有被明确编程进去。

大模型

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

但是，那些大模型一般只属于大厂，对于大部分人来说，我们更多的角色是大模型的使用者，或者是基于大模型来开发应用。

大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

作者针对对话应用场景对这些模型进行了预训练和微调，所得到的模型被称为 Llama 2-Chat。

大模型

中国AI大模型，应该如何商业化

在这种模式下，一般是由云厂商或科研机构对大模型封装，在各类任务上的推理能力封装成统一的应用程序接口，对外提供服务的模式，虽然提供的是API，但是本质上调用的是模型。

大模型 AI

大模型在金融行业的应用场景

本文整理了国内外大模型在金融行业的应用场景，内容不够详实，仅供参考。

大模型金融应用

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

普通的放大可以应付，如果需要更加精致的修复放大，推荐使用StableSR。

SD 高清老照片修复

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

随着各大模型开源免费商用，应该会有更多的企业参与到大模型的微调应用，也许会碰到各种问题。

大模型

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

今天，我们就为大家带来一场全方位的深度对比，帮助你做出最明智的选择。

智能体平台对比

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

本文将深入解析StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用，尤其关注如何利用其制作多种商业落地案例。

文生图

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

图一：RAG 结构图在当前这个时间点（2023.9.6）打开 langchain.com 的主站，你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍，Use-Cases

大模型

如何快速构建GPTs个人知识库应用？

制作过程就像进行一场对话，输入您的指令和额外知识，选择它的功能，例如网页搜索、图像制作或数据分析。

GPTs 知识库

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

本文旨在让无大模型开发背景的工程师或者技术爱好者无痛理解大语言模型应用开发的理论和主流工具，因此会先从与LLM应用开发相关的基础概念谈起，并不刻意追求极致的严谨和完备，而是从直觉和本质入手，结合笔者调研整理及消化理解

prompt 大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

解决方案思想（原则）基于LLM的文档对话架构分为两部分，先检索，后推理。

开源模型

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

由于网页版没法调整temperature参数，我们调用API，来进行实验，看temperature是否会对推理能力产生影响。

大语言模型 chatGPT

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