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Agent Skill 是 Agent 可以调用的、面向具体任务封装好的能力单元。它可以是一个函数，也可以是一个 API，也可以是一段工作流，还可以是一个外部服务。搜索网页；查询数据库；读取文件；解析 PDF；调用天气 API；调用地图 API；执行代码；发送邮件；生成图片；检索知识库；调用企业内部系统；生成结构化报告。但是需要注意：Skill 不等于随便写一个函数。这个 Skill 是做什么的；
GPT-3是由OpenAI开发的1750亿参数语言模型，是GPT-2规模的100多倍。该仓库提供论文配套资源，包括生成样本、合成数据集、训练数据统计和评测基准重叠分析等，但不含模型权重。研究表明，GPT-3在few-shot设定下能完成翻译、问答等多项任务，其生成内容已接近人类水平。仓库材料对研究大模型训练评估具有参考价值，实际模型需通过API使用。论文也探讨了数据泄露风险和社会影响等关键问题。
这篇文章详细讲解了LLaMA模型的Transformer Block架构，主要包括以下核心内容： LLaMA采用Decoder-only Transformer结构，通过自回归方式预测下一个token。 每层Transformer Block由两个主要部分组成： Attention和 FFN/MLP。RMSNorm，causal attention，旋转位置编码 RoPE，SwiGLU，等
本文是对LLaMA大模型研究系列的总结，重点解读了LLaMA论文的核心贡献。LLaMA证明了仅使用公开数据，通过合理的数据规模、模型结构和训练优化，就能训练出性能强大的基础语言模型。论文提出了7B-65B参数的模型系列，其中LLaMA-13B在多数任务上超越了GPT-3 175B，而LLaMA-65B则与Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。LLaMA的创新点在于强调"小而强"的路
摘要 论文《PatentGPT: A Large Language Model for Intellectual Property》提出了一套面向知识产权领域的领域大模型训练流程，而非全新架构。针对知识产权领域三大核心挑战——专业知识强、隐私要求高、文本极长，研究团队以LLaMA2/Mixtral等开源模型为基础，通过240B+token的IP领域数据继续预训练、指令微调(SFT)、强化学习对齐(
本文是对 OpenAI 于 2022 年 3 月发表在 arXiv 上的论文《Training language models to follow instructions with human feedback》（Ouyang 等，arXiv:2203.02155）的系统性精读。该论文是 ChatGPT 技术路线的直接前身，首次将"基于人类反馈的强化学习"（Reinforcement Learn
标签管理模块通过「参数-模板-打印」模型，把传统硬编码的标签格式彻底数据化。二次开发时，90% 需求只需修改配置或增加字典项，真正需要编码的场景集中在驱动层新打印机适配。理解上述流程与代码骨架后，可在 1-2 小时内完成新标签上线，显著降低交付成本。C# Winform通用开发框架，支持多语言，多数据库，自动更新，模块化，可用其开发任意CS端系统，非常适合需要快速搭建项目的团队或个人使用。
本文详细分析了一个基于C#开发的OPC客户端应用程序和工业数据采集系统。该系统主要用于与OPC服务器进行通信，实现工业设备数据的实时采集、监控和存储，并提供了完善的数据查询和管理功能。OPC Automation接口的正确使用：合理管理OPC服务器连接和组项生命周期数据库事务处理：确保数据的一致性和完整性跨线程UI更新：保证在多线程环境下的界面响应性和稳定性内存管理：及时释放COM对象和数据库连接
编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选）来源 | 新智源 ID | AI-era 一觉醒来，Meta直接丢了一颗重磅核弹：Llama 2！ 继LLaMA开源后，Meta今天联手微软高调开源Llama 2，一共有7B、13B、70B三个版本。编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）据介绍，Llama 2接受了2万亿个token训练，上下文长度4k，是Llama 1的2倍。微调模
为了防止人工智能生成文本的滥用，保证生成内容的质量，并讨论如何解决人工智能生成论文所带来的问题，有必要根据主题要求，识别和检测人工智能生成文本的模式，包括字段、模型、图像和公式。它包括不同的生成语言，无论是翻译，生成的次数，以及输出字数是否有限制等，对于AI生成的理论和方法。：根据附录二中提供的十个AI生成的段落，请判断这些段落产生的次数（不超过5次），从中文翻译成英文的次数（不超过一次），从英文
i = send_message_to_bot(bot_id, user_id, message) # 获取生成器对象a = list(i) # 将生成器对象的值放入列表中print(b)if re.search('[\u4e00-\u9fff]', b): # 匹配中文字符范围。
前文已经介绍如何使用fine-tuning模型构建自己的chatbot，但是fine-tuning模型也是一个基于概率的模型，由于AI团队使用的训练集数据的规模极大且繁多，你想通过这单次的微调就很快改变模型比较有难度。幸运的是目前OpenAI团队推出了Retrieve助手，它可以基于你提供的私有数据和你进行对话，这样我们不就可以站在巨人的肩膀上做事了吗哈哈哈^^本文主要介绍openAI的assis
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