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在 LangChain 4J 中，Prompt和的协同工作使得系统能够理解和处理连续的对话流。Prompt提供了生成回复所需的初始和引导信息，而则代表了对话中的具体发言和用户的输入。通过不断地更新Prompt和生成新的，LangChain 4J 能够保持对话的连贯性，并提供响应式的、自然的交互体验。
在扣子平台中，有空间的概念进入工作空间中，我们来看下都有哪些资源。插件、工作流、知识库、卡片、提示词、数据库、音色下面是我整理的一个示意图。这个是官网的示意图下面我们用浅显易懂的概念来给大家介绍，让大家能一目了然。①空间资源库是共享资源库，所有在空间内的智能体和 AI 应用项目都可以访问。包含插件、知识库、数据库等资源。②AI 应用项目AI 应用项目有自己的资源库，这些资源是该项目专有的，默认不能
大家都知道，如今GPT、Claude等LLM越来越强大，写文章、生成代码、做推理，样样不在话下。但是，模型内部是如何“思考”的？这一直是一个黑箱问题。就在几个小时前，OpenAI发布了一篇重磅的最新研究，构建了一个实验性的大语言模型，并且提出稀疏训练+剪枝+桥接的新方法，让原本黑箱的LLM内部机制可视化了。大家都知道，如今GPT、Claude等LLM越来越强大，写文章、生成代码、做推理，样样不在话
2020 年，OpenAI发布的GPT-3模型使AI生成代码的能力得以广泛应用，标志着AI代码助手的转型。2021年，GitHub 推出基于OpenAI Codex的 Copilot，提供实时代码补全和生成能力
文章链接:项目地址:github地址:NLP的应用中，有一个最关键的步骤就是将文字/其他多模态的模型转换成词嵌入/向量化，而对应的这个模型便称之为Embedding模型。那么在这么多embedding模型里，如何评价好坏呢？本文就会介绍，(Massive Text Embedding Benchmark)是目前评测文本向量很重要的一个参考，其也是各大文本向量模型用来展示与其他向量模型强弱的一个竞技
最近一段时间，人们在热衷于给大模型「考试」。不论是适用于机器的 Benchmark 跑分，还是人类的高考题，在一次次横向测评中，技术的发展进度被不断量化。对比中取得了好成绩的 AI，一时会受到人们的热捧。然而在现实世界这个「考场」上，很多时候不存在所谓的标准答案，AI 会遭遇各种训练中未曾遇见的情况。更进一步，大模型的应用也要面临是否有用的灵魂拷问。对于技术快速发展的大模型来说，实际落地的效果，才
本地部署没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高很多，可以调试和个性化的地方也更多。部署过程可以熟悉环境配置的流程，熟悉工程化部署步骤。对于PM来说也是一种技术成长。部署过程遇到各种问题，在尝试解决的过程中更加锻炼自己能力。Stable diffusion大家都知道了，是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一。stable diffusion webui，是基于stab
新的功能使您能够设计用户友好的界面来收集数据并轻松触发 Zaps。您可以利用用户交互的潜力通过构建表单和聊天机器人来加速自动化工作流，全部在您的 Zapier 帐户中完成。在 Zapier Interfaces 中，您可以创建页面，然后向这些页面添加组件。组件可以是表单文本表格（使用Zapier 表格）、看板链接卡AI 提示聊天机器人分隔线和媒体。
OpenAgents探索并解决了构建实用级代理应用程序的基本要求，奠定了一个强大的基础，允许社区通过集成其他组件(如工具)毫不费力地横向扩展(例如，从更多样化的API源集成，如PublicAPIs2)，扩展更多的基础模型，适应新的ui设计等。当前的语言代理框架旨在促进概念验证语言代理的构建，而忽略了非专家用户对代理的访问，并且很少关注应用级设计。的方法，用户的总体指令被分割成更易理解的子任务。满足
摘要：Prompt攻击是AI大模型安全治理的核心问题，指通过特定输入诱导模型突破限制、泄露信息或执行恶意指令。主要攻击类型包括越狱攻击、提示注入、数据污染等，可能通过RAG场景或多轮对话实现。防范措施包括：分层隔离系统指令、内容过滤检测、输出审核等。建议企业采用安全模板、知识库审查、红队测试等构建防护体系。核心思路是将Prompt攻击视为"语言层面的代码注入"，通过分层隔离、多
摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明：当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时，仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式，无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、
之前写过一篇使用 SSE（Server-Sent Events)发送GET请求接受chatgpt Stream数据的文章：从零开始开发自己的chatgpt平台 之 SSE（Server-Sent Events)客户端和服务端在文章最后留了一个问题 SSE是通过get参数发送消息的，但是get是有限制的，因此这个方法并不好，那如何像openai一样让SSE发送POST请求呢？本文讲解如何使用fetc
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站，以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题，帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。大家可以在这个网站测试：https://ai.hxkj.vip，免登录可以问三条，登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了。
今天下午忽然发现 ChatGPT无法发送消息，能查看历史对话，但是无法发送消息。清除了网站cookie发现还是不行，F12打开检查发现貌似是拿不到account信息。
NLP任务发展经历了四个范式：传统机器学习、深度学习、预训练微调和提示学习。Prompt-Tuning作为最新范式，通过构建模板和标签映射将下游任务转化为预训练任务，显著减少数据需求。其发展历程包括离散提示(GPT3、PET)和连续提示(PromptTuning、P-tuning、PPT)两种方法。连续提示通过参数化模板向量，解决了离散提示方差大的问题。该方法尤其适合大模型场景，可在冻结主模型参数
模型平行：这种方法与模型并行很相似，但是不同的是，模型平行将模型分解成多个层，并将这些层分配到不同的GPU芯片上进行处理。这种方法可以大大提高模型的训练速度和处理效率，并且可以帮助模型处理更大规模的输入数据。除了这些框架之外，OpenAI团队还开发了自己的框架，如OpenAI Gym、OpenAI Baselines等，并积极参与开源社区的工作，为开源社区作出了贡献。模型并行：模型并行是指将模型分
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