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大模型Agent上下文管理的5个技巧！

本文介绍了五个技巧来优化大模型Agent的上下文管理，包括信息标签化、定制化上下文需求、系统提示词优化、减少冗余和高级上下文处理策略，以提高智能体的精准度和效率。

发布日期： 2024-07-15 13:50:31

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Mixture-of-Agents系统，竟然如此简单！

本文介绍了Mixture-of-Agents（MoA）系统，一种利用多个大型语言模型（LLM）的集体优势来提供创新解决方案的系统。MoA通过分层结构和智能体之间的协作，生成高质量的响应，同时具有成本效益和灵活性。Together.ai的Together MoA在AlpacaEval 2.0上取得了优异的成绩，证明了MoA方法在实际应用中的成功。

发布日期： 2024-07-15 13:50:18

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谷歌Speculative RAG：多打草稿少出错，效果优于Self-RAG、CRAG

谷歌联合加州大学圣迭戈分校提出了Speculative RAG框架，通过使用一个更大的通用语言模型来验证由更小的专家语言模型并行生成的多个草稿，以提高知识密集型任务的推理能力，同时保持处理速度。

发布日期： 2024-07-15 13:50:03

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【开源】 53AI Hub，跨平台的智能体发布与运营平台

无缝对接字节扣子、腾讯元器、Dify、FastGPT、RAGFlow等智能体开发平台，让开发者和企业能够快速搭建生产运营级的 AI门户，无需复杂的技术整合流程。即使是没有技术背景的人员，也能轻松参与智能体发布和运营，极大降低了 AI 应用落地的门槛。

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TaD+RAG-缓解大模型“幻觉”的组合新疗法

京东技术团队与清华大学合作，在IJCAI2024上提出了一种名为TaD+RAG的新技术，旨在解决大模型的幻觉问题。TaD技术通过对比有监督微调前后的输出，缓解了大模型的幻觉问题，而RAG技术通过检索第三方知识库来增强生成，两者结合提供了一种有效的解决方案。

发布日期： 2024-07-15 12:02:41

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大白话讲清楚GPT嵌入（Embedding）的基本原理

本文介绍了嵌入（Embedding）的基本原理，解释了向量在机器学习中的作用，以及如何通过计算向量夹角来实现文本自动分类。

发布日期： 2024-07-15 12:02:20

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Agentic Workflow会是AI的未来吗？

Agentic Workflow是一种新兴的人工智能方法，通过反思和工具使用等设计模式，提升数字效率并实现与人工智能的互动。

发布日期： 2024-07-15 12:01:11

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一文详谈20多种RAG优化方法

本文详细介绍了20多种RAG优化方法，以解决大规模语言模型（LLMs）在实际应用中可能产生的误导性幻觉、信息过时、效率不高等问题。文章从基础RAG架构出发，探讨了增加召回管道和反馈机制的优化路径，并通过进阶RAG结构，依次介绍了文本预处理、文本分块、嵌入、检索和生成等环节的优化方法。

发布日期： 2024-07-15 11:47:38

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手搓KIMI的机会来了！蚂蚁首个Graph RAG 框架开源啦！

蚂蚁集团开源了首个Graph RAG框架，提供了一种结合信息检索与大模型的RAG技术，以提高内容生成的质量和可靠性。

发布日期： 2024-07-15 10:43:05

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OpenAI提出从AI到AGI通用人工智能的五级分类系统！

OpenAI提出了一套五级分类系统，用于评估和跟踪通用人工智能（AGI）模型的发展阶段，从基础AI到推理者，为AI能力的发展提供衡量标准。

发布日期： 2024-07-15 08:58:23

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使用 CrewAI 和 LlamaIndex 构建财务分析师代理

本文介绍了如何通过集成LlamaIndex工具到CrewAI框架中，创建一个金融研究辅助智能体。CrewAI框架允许智能代理协同工作，而LlamaIndex提供了基于LLM的应用程序开发框架。文章还提到了Groq平台及其LPU推理引擎，用于支持AI语言应用。

发布日期： 2024-07-15 08:44:51

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AI大模型之强化学习与监督学习

本文通过旅行的比喻，对比了强化学习和监督学习在自然语言处理领域中的作用和特点。强化学习在没有明确指导的情况下，通过探索和反馈来学习，而监督学习则依赖于预先标注的数据。文章还讨论了强化学习为大语言模型带来的潜在好处。

发布日期： 2024-07-14 20:12:13

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我用LangChain和streamlit自制智能体实现了自动生成详尽开发笔记

本文介绍了作者使用LangChain和streamlit开发的应用，该应用能够自动解析代码并生成详尽的技术笔记，以提高开发者的学习效率。

发布日期： 2024-07-14 18:58:50

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一文说清：大模型AI Agent在企业应用中的6种基础类型

本文深入探讨了大模型AI Agent在企业应用中的六种基础类型，包括创作与生成类助手、企业知识助手、数据分析助手、应用/工具助手、Web操作助手和自定义流程助手。文章首先分析了AI Agent在企业应用中的价值、场景和成熟度，并讨论了企业IT基础设施与架构如何为Gen AI做好准备。接着，文章重点讨论了创作与生成类助手，强调了大模型作为生成式AI的基础，以及AI Agent在内容创作生成方面的能力。

发布日期： 2024-07-14 14:47:02

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