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国内AI应用场景现有技术与产品简评
从2022年末ChatGPT进入大众视野开始,到现在LLM已经基本定型,技术路线虽然还在创新,例如moe架构,但基座模型基本上不会有大的变化,包括GPT本身,总是在藏着掖着有一个qstar版本,但实际上,无论哪家大模型,其底层思维逻辑不变,已成定局。也正是因为技术路线的固化,入局LLM基本变成了拼算力,也就是买显卡的money够不够多,只要资金雄厚,可以隔一段时间公布一个参数逆天的大模型,但是本质上,技术没有任何大的颠覆。
否子戈
2024-07-16
3600
传统Workflow与Multi-Agent workflow的区别
前端时间基于workflow的agent架构开始成为热点,随着技术的进一步演进,现在我们已经对此有了非常深刻的理解。
否子戈
2024-06-12
3900
TTS领域开始发力,AI的最后一块拼图
这几天,ChatTTS这个项目爆火,作为一款文生声模型,比以往的模型更可控,带来的语气更接近正常人说话,同时,官方在roadmap中规划了Lora,这也就意味着我们将来可以训练自己的声音,另外还规划了实时流的音频生成,也就是说,chat流和tts结合,使得大模型对话更加流畅,我们甚至可以感受不到大模型在思考,就和真人对话一样。
否子戈
2024-06-12
2250
Coze背后的人,你什么时候顿悟的Agent?
过去一段时间,我深度体验了coze平台,随着它新版本的发布,我意识到自己以前对Agent的理解在细节上的偏差,而coze背后的产品团队,让我理解了真正的Agent,应该长什么样子。
否子戈
2024-06-12
6640
AI时代的设计革命:从Photoshop到Visor,重新定义创意工具
据小道消息称,这一结束于2023年12月的议案结果,因为失败,让adobe的董事们睡觉都会笑醒,因为2023年作为AI元年,涌现出了一大波面向Visual的大模型,这让曾经陷入在UI/UX设计领域挣扎中的adobe瞬间清醒过来,并快速在photoshop等软件中引入了AI的能力,现在,新版的photoshop已经具备了inpaint等基于chat copilot形式的设计功能。正是因为并购案的失败,反而让其节省了200亿美元,adobe正是利用这200亿,实现了photoshop等设计工具的AI能力。
否子戈
2024-05-30
2710
最新最强,DeepSeek大模型v2的技术指标评测
最近,来自杭州的深度求索发布了第二代开源MoE模型DeepSeek-V2,从各项指标来看,都具备了领先水平,无论与开源模型,还是闭源模型对比,都处于第一梯队,是GPT-4, 文心4.0, Qwen1.5 72B, LLaMA3 70B等先进大模型的有力竞争对手。本文就来介绍一下。
否子戈
2024-05-13
4.4K0
Agent Workflow界的strapi,开源Flowise评测
在《基于Workflow的Agent应用设计与实战》一文中我介绍了扣子、dify、fastgpt三款产品,它们可以帮助善于使用工具搭建自己的智能体的朋友们快速实现自己的想法,今天在朋友的提醒下,发现dify也是开源的,在之前的文章中存在错误,这里做一个纠正。最近这段时间,flowise也快速以优秀的姿态出现在大众眼中,和扣子、dify、fastgpt等产品的目标相同,flowise也是作为agent开发平台面向公众的,不过不同的是,它在理念上与前三款存在诸多不同。
否子戈
2024-05-13
2.7K0
AI视听应用逐渐成为Agent发展趋势和机会
近期,多家厂商发布了视觉模型,结合C端应用市场的情况,我有理由相信,AI应用方向正在从LLM聊天应用向视觉应用转变。从单纯的聊天工具大行其道,到类似写作类copilot工具的盛行,AI应用在2024年已经呈现出了巨大的潜力,但你要知道,现在才5月,从业界顶尖会议提出AI应用将成大趋势,到现在才不过短短半年,可见在AI应用领域,世界发展的有多快。本文就来聊一聊我所看到的趋势和机会。
否子戈
2024-05-13
1550
将RAG与CoT结合起来的技术,RAT减轻长文本生成出现的幻觉问题
在过去的经验中,我们知道,CoT(思维链)模式可以降低大模型幻觉。简单讲,CoT就是让大模型按照步骤循序渐进(think step by step)地进行推理,而非直接一次给出答案,这种方式能让大模型在给出答案中将长链演算推理,变成具有规划性质的逐步迭代推导,因此,在一些逻辑推理性强的场景下能明显提升其效果。
否子戈
2024-05-03
1K0
干货!构建监控日志分析和预警Agent的一种思路
我在2017年的时候参与当时所在公司的技术论坛,提到监控日志在人工智能的加持下,可实现更及时的告警,甚至是提前预警。然而,当时对这一领域只是一种设想,真正怎么去做和落地,完全没有思路。7年过去了,即使到了今天,这一话题仍然是研发领域的重磅话题,可仍然没有公开的技术解决方案。前两天在研究模型微调时,突然来了灵感,或许这是一种思路,能够实现多年来的期许。
否子戈
2024-05-03
5640
或许,我们并不需要Chinese-LLaMA3,构建高效Agent WorkFlow来合理利用大模型
目前社区已经出现了用中文语料二次训练过的llama3项目,而且数量还不少。虽然开源社区的这种热情有利于更多人享受新模型带来的进步,但是,我心中有几个疑问,让我对这种情况持怀疑态度。
否子戈
2024-04-26
3330
基于Workflow的Agent应用设计与实战
2023年市面上出现了很多和大模型相关的产品,旧金山的Prompt AI融资了500万美元,来自新加坡的Neuronicx成为全球最知名的GPT账号服务商,国内的各类套壳网站通过广告和会员赚的盆满钵满。之后,文心一言、通义千问、智普清言等服务商迅速降低了国内的大语言模型使用门槛,字节发布了第一个面向普通用户的手机App豆包则把大模型的使用门槛进一步拉低。2024年,初创公司Cognition Labs发布了全球首款全智能AI程序员Devin,字节发布coze,大模型开发进入了新的事态,让普通非编程用户基于大模型做符合自己需求的应用成为可能。
否子戈
2024-04-26
1.5K0
Agent应用形态的3阶段,我们尚未达到第1层,但够用
这篇文章聊一聊我对Agent应用形态的看法,以及当下Agent应用的不足,没有讲技术干货,可以用AI工具快速提炼一下观点。
否子戈
2024-04-19
2900
用ComfyUI的思路设计Agent工作流
过去几周,我一直在思考如何用自然语言来编写Agent工作流。起初我的思路是通过LLM从自然语言中提炼出可用于表达Workflow的DSL,再由DSL来驱动流程引擎。但是在实现过程中,我发现流程引擎的能力与DSL的匹配度其实很难把握,其中的根源在于DSL本身的设计,往往具有局限性。在使用了ComfyUI的工作流之后,我有了新想法,这篇文章就来聊一聊。
否子戈
2024-04-19
1K0
本地CPU上运行LLM,1毛钱都不想多花
如果你和我一样,最近一直在做Agent试探,就会对第三方大模型非常纠结,随着调用次数的增加,银子也是白花花的流淌,有没有省钱的办法呢?当然有,就是在CPU上跑大模型。
否子戈
2024-04-12
4960
LLM就是框架,Agent就是应用,Workflow就是架构
很多人都在思考,LLM-based时代的应用应该怎么去开发。然而,时代的惯性会束缚我们的思维,就像iphone颠覆式出现一样,在它成为市场主流之前,我们根本想不出在手机屏幕上的软件会如此不同。这让我想到那句著名的论断,汽车出现之前,人们对交通工具的究极想象都是围绕马展开,给马带上昂贵的装备,给马车装上牛逼的助推器,而当汽车出现时,人们才恍然大悟,原来交通工具可以不需要马。AI时代的到来,新的iphone时刻,是否会改变人们使用信息技术的方式?人机的交互方式,还会永远和当下一样吗?计算机上的各种功能,将会以怎样的方式在我们的工作和生活中提供能力?本文将详细聊一聊这个话题。
否子戈
2024-04-12
5460
AI智能体工作流,突破LLM代际差异,GPT-3.5干出4.0的效果
今天一篇“吴恩达:AI智能体工作流……超过下一代基础模型”的文章刷屏,随后我去看了原文,觉得现在的媒体有点脑残夸张,用标题取胜。实际上吴的意思是通过agent workflows可以大幅提高LLMs的输出表现(performance),因此,他猜测今年构建agent工作流会是一个比基础模型建设更重要的趋势,他自己也会投入更多注意力在这件事上。由于公众号文章无法插入链接,你可以访问我的博客(点击下方阅读原文)来找到文章链接。
否子戈
2024-04-12
4600
我用AI发明一门新DSL,只用了1小时!过程详解
上面的演示图片中,我首先在左侧输入框中输入了一段有明显编程暗示的自然语言文本,在文本中使用@来调用某个Agent。当我提交这段文本后,可以获得右侧弹出层内的结果,具体内容如下:
否子戈
2024-03-27
3960
超干货!如何设计基于Agent的AI应用系统
由复旦NLP和米哈游调查完成的文献综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》详细阐述了LLM-based Agent的相关理论、实践模型和深度思考,知乎上有大神做了详细的解读,我下面基于此再做白话版总结。
否子戈
2024-03-26
1.1K0
如何让前端数据请求实现奇妙的孤岛隧穿?
本文将详细介绍我所写的库fods的设计思路,以解决前端数据请求的破壁,让不同的人不同的团队不同的组件,可以在相同的数据请求中各自独立工作(孤岛效果)。
否子戈
2024-03-25
1190
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