从原理到挑战 梳理AI智能体应用
智能体应用，融合前沿AI技术，提供自主决策和复杂任务处理的智能化解决方案，1引言智能体应用，依托人工智能技术，能够根据用户的输入和环境变化，独立自主地执行任务并做出决策，这些应用配备了尖端算法和工具，不仅能够制定行动计划，还能即时优化策略......
如何采用最少的代码启动LLM  API服务器
本文介绍了两种无需编写代码即可设置开源LLMAPI服务器的解决方案，近几个月来，开源的大型语言模型一直在迅速发展，Meta公司发布了LLaMA，随后又发布了一系列其他模型，这导致很多企业运行自己的LLM的兴趣激增，拥有自己的LLM，例如LL......
评估角色agent与LLMs PersonaGym
一、结论写在前面论文来自卡内基梅隆大学，伊利诺伊大学芝加哥分校，佐治亚理工学院，普林斯顿大学等等论文标题，PersonaGym，EvaluatingPersonaAgentsandLLMs论文链接，https，arxiv.orgpdf2......
Luma同时开放API 文生视频模型Runway
著名文生视频模型Runway宣布开放最新文生视频模型Gen3AlphaTurbo的API，帮助开发者将该功能集成在应用中，Runway的API提供了两个套餐，&，ldquo，Build&，rdquo，主要面向希望......
大模型推理服务 智能对话新纪元
在人工智能的浪潮中，大型语言模型凭借其强大的对话理解和生成能力，引领了智能对话技术的潮流，企业和个人对于私有化智能服务的需求日益增长，将这样的大模型部署为专属服务显得尤为重要，今天，让我们一起探索如何将大模型私有化部署，构建你的智能助手，1......
LLMs在自然语言规划上的基准 PLAN NATURAL
一、结论写在前面论文来自GoogleDeepMind，论文标题，NATURALPLAN，BenchmarkingLLMsonNaturalLanguagePlanning论文链接，https，arxiv.orgpdf2406.04520......
引入数学主题树基准来全面评估LLMs LLMs并非智能思考者
摘要，大型语言模型，LLMs，在数学推理方面展示了令人印象深刻的能力，然而，尽管取得了这些成就，当前的评估主要限于特定的数学主题，尚不清楚LLMs是否真正参与了推理，为了解决这些问题，我们提出了数学主题树，MaTT，基准，一个具有挑战性和结......
实际应用中如何选择 检索生成 RAG 长文本大模型 vs
编者按，大模型的上下文理解能力直接影响到LLMs在复杂任务和长对话中的表现，本期内容聚焦于两种主流技术，长上下文，LargeContextWindows，和检索增强生成，RAG，这两种技术各有何优势，在实际应用中，我们又该如何权衡选择，文章......
GPU 前如何计算与优化 内存需求 #AIGC创新先锋者征文大赛# LLMs 部署
，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.html编者按，想要部署大语言模型，LLMs，，却不知该如何估算所需的GPU内存，在项目预算有限的情况下，是否曾因为GPU内存估算不......
吗 看见 视觉语言模型能够
来自奥本大学和阿尔伯塔大学的研究人员发现，最先进的具有视觉能力的大型语言模型，VLMs，在理解涉及基本几何形状的空间信息方面表现得非常糟糕，例如判断两个圆是否重叠，他们提出了一个名为BlindTest的新基准测试，包括7项简单任务，这些任务......