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

当然结果也是蛮有意思，下面是GPT3.4和4网页版：下面依次是文心一言、通义千问、讯飞星火和Claude：可以看到，ChatGPT网页版（3.5）和讯飞星火回答正确，但是比较啰嗦，GPT4

大语言模型 chatGPT

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

· · 商业模型中，GPT-4 在AgentBench上的综合得分最高，在7个任务上都居第一（除了「网络购物」任务被Claude超越），作为AI Agent的潜力最大，展现出在复杂环境中完成代理任务的强大能力

GPT-4

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

结果显示，该方法把 OSWorld 刷到了 25%，把 claude 打下来了。

大模型研究

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

对比海外的大模型，比如同样支持操场文本的 Claude ，Kimi Chat 对中文的支持更好。

Kimi Chat 阅读

对于AI，我们现阶段可以有的态度

【Claude：】作为ChatGPT3.5类似级别的大语言模型，基本能力差不多，据说最近有了个新能力，就是一口气能吃10w个token的数据量，这是目前其他大语言模型还做不到的。

文生图

Prompt屠龙术-少样本示例

ensp; • 在ChatGPT中，建议使用 #Example 分组来放置示例 o • 在Claude

Prompt 少样本示例

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

把这套模板复制下来，丢给暗之月面的kimi或其他聪明的LLM也可以如ChatGPT、Claude、Gemini 这里很关键，在你发布之后，与用户交流的是这个智能体，可以把它理解为一个集体或者团队的管理人或者面向用户的接待人

Coze 多智能体

QWen1.5: 卓越模型之路

评估结果如下：尽管落后于 GPT-4-Turbo，但最大的 Qwen1.5 模型 Qwen1.5-72B-Chat 在 MT-Bench 和 Alpaca-Eval v2 上都表现出不俗的效果，超过了 Claude

Qwen1.5 开源模型

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

--EOF 引用链接 [1] 使用 Dify 和 AWS Bedrock 玩转 Anthropic Claude 3: https://soulteary.com/2024/03

Dify Moonshot API 工作流

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

CodeShell-UCB推理框架具有较高的通用性，涵盖了本地Huggingface模型的推理、本地Text-Generation-Inference的加速推理，以及使用闭源API（如OpenAI API、Claude

开源模型 AI编程

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

2.对比海外大模型，如 Claude、ChatGPT ，Kimi Chat 中文支持更好。

Ollama AnythingLLM 阅读

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

比如说你需要快速整理一本书的时候，就可以用Claude 2，它可以一次性的接受10万个字符，这一点儿ChatGPT是比不过的。

生成式AI

CLiB中文大模型能力评测榜单（持续更新）

Phoenix-7b 新增表格问答评测维度，作为阅读理解能力的细分项 [2023/6/4] 发布v1版本评测榜单 ⚓TODO 将更多大模型加入评测：gpt4、Claude

大模型人工智能评测

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

巨大序列长度的到来我相信你非常清楚，我们今天的前沿模型，比如Gemini 1.5或Claude 3，它们的上下文窗口非常大，在生产发布的模型中可以达到一百万个令牌（75万字），在研究实验室中可以达到一千万个令牌

RAG 大语言模型

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

} 这里我使用自己的数据集，数据集来源是一份操作手操，使用Claude生成目标格式的train.json和dev.json，数据举例 { "content": "修改业务客户信息的步骤是什么

ChatGLM2-6B

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