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Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

4.

Coze 多智能体

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

4.Bot智能体可发布到多个平台扣子做好的Bot，可以发布到多个平台应用。

Kimi 扣子Coze 大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

它不仅具备GPT-4等大型语言模型的基本功能，还包括各种实用的外部工具和长/短期记忆管理。

大模型

深度解读｜做出海必看的一份产品报告

但其转化率更低，更多的跳出机会和复杂性需要平衡 3.激活：早期追踪激活指标对于 PLG 产品的成功至关重要，基于团队的激活指标可以前置优先，这里除了产品直接体验，还蕴含了更丰富的协作体验和推荐度信息 4.

工作

ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程

请分析以下文本的角色、风格、语气、长度、段落和emoji使用等特点，给出可以生成这个文本的 Prompt： 3、新建 Chat，验证 Prompt 效果，如果效果不好，可以反复修改，直到满足效果为止 4、

chatgpt 提示词 prompt

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

感受下 Dify 团队在过去两周的发布动作： •v0.6.0[4] （带有 AI Workflow 功能和一大堆更新，1241 个文件变动）•v0.6.0-fix[5

Dify Moonshot API 工作流

混合专家模型 (MoE) 详解

Switch Transformers 实现了与 T5-XXL 相比 4 倍的预训练速度提升。

MoE大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

AutoGPT：应用GPT-4的能力，可以根据用户目标持续生成任务并执行的智能体。

大模型

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

4.

大语言模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

4、如何提高RAG性能在生产中提高RAG性能的技术以下是在RAG流程的不同阶段可以用来提高生产中RAG性能的一些技术。

检索增强大模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

ensp; 再次发起 ChatCompletion 请求，让 LLM 生成最终答案，最后打印出 LLM 生成的最终结果这就是使用 API 调用工具的方法，更多细节可以参考官方源码[4]

ChatGLM3 大模型

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

上面的问题，都可以替换成正在面临的[更具体的问题] 4.

教育 AI 学习

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

4.

大语言模型

开源版妙鸭相机来了，无限出个人写真图（阿里达摩院出品）

创空间内置模型 [3] 人体解析模型M2FP：https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet101_image-multiple-human-parsing [4]

妙鸭相机

RAG模型的主要痛点和解决方案

痛点4：幻觉和捏造背景：由于过度依赖语言模型的先验，RAG模型经常生成看似合理但完全错误或不忠实的声明，而没有在检索的上下文中进行验证。

rag 大模型

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