如果skill太多太杂，就极有可能会在不需要skill的时候触发，浪费时间和token，输出的结果也不是你想要的。一个好用的skill，自己去从头写也挺费劲的，所以我一般想要用什么skill就现搜一个，再改改。具体的有哪些角色就放后面了，比较多，大家看看有没有自己需要的，我理解应该每个人都能找到合适的。现在大家都在用Agent，所以skill肯定是必要的，因为你也不想每次都写一大堆的提示词。稍微有

Vanna代表了数据分析工具的未来发展方向。通过结合AI和自然语言处理技术,它正在改变我们与数据交互的方式,使数据分析变得更加简单、高效和普及。无论您是数据科学家、业务分析师,还是对数据分析感兴趣的普通用户,Vanna都能为您提供强大而易用的数据洞察工具。随着Vanna的不断发展和完善,我们可以期待它在未来为更多领域带来革命性的变化,推动数据驱动决策的普及和深化。如果您对数据分析充满热情,不妨今天

DeepSeek-Free-API 是由 LLM-Red-Team 开发的一个开源项目,它提供了一个 API 服务,让开发者可以免费调用 DeepSeek 大语言模型的能力。支持高速流式输出支持多轮对话零配置部署多路 token 支持与 OpenAI API 兼容。

MS-Swift是一个功能强大、使用灵活的开源工具库，专门用于大语言模型和多模态大语言模型的微调。它支持对超过300种LLM和60多种MLLM进行参数高效微调(PEFT)或全参数微调，涵盖了当前主流的各类模型，如Qwen2、GLM4v、Internlm2.5、Yi、Llama3.1、Llava-Video、Internvl2、MiniCPM-V-2.6、Deepseek、Baichuan2、Gem

FastAPI后端: 提供高性能的API服务,处理用户请求和模型调用。Flutter前端: 构建美观易用的用户界面,支持多平台。WebSocket连接: 实现实时双向通信,提供流畅的聊天体验。向量存储: 使用Redis存储文本向量,支持相似性搜索和长期记忆。自动摘要: 使用LangChain的摘要链,有效压缩长文本,节省token。Web浏览: 集成DuckDuckGo搜索引擎,让AI助手能够获取

MLflow作为一个开源的机器学习生命周期管理平台,正在改变数据科学家和机器学习工程师的工作方式。通过提供一套全面的工具来跟踪实验、打包代码、部署模型和管理整个机器学习生命周期,MLflow帮助团队更高效、更可靠地开发和部署机器学习解决方案。无论您是刚开始探索机器学习,还是在寻找方法来改进现有的机器学习工作流程,MLflow都值得一试。它不仅可以提高个人生产力,还可以促进团队协作,最终帮助组织更好

近日,来自IST-DASLab的研究团队提出了一种名为SparseGPT的创新模型剪枝方法,可以在一次操作中将大规模语言模型剪枝至少50%,且几乎不损失精度。SparseGPT的核心思想是通过一种高效的剪枝算法,在一次操作中识别并移除模型中的冗余参数,从而大幅降低模型规模。与传统的迭代式剪枝方法不同,SparseGPT可以在不需要反复训练的情况下,一次性完成高比例的模型剪枝。这些技术的组合使得Sp

FlagEmbedding是由北京智源人工智能研究院(BAAI)开发的开源框架,专注于检索增强大语言模型(Retrieval-augmented LLMs)相关技术。该项目提供了一系列先进的文本嵌入模型和工具,可用于信息检索、文本分类、聚类等多种自然语言处理任务。提供多种高性能的文本嵌入模型,如BGE系列模型。支持长文本处理的大语言模型技术。提供模型微调和融合的方法。包含多语言、多功能、多粒度的嵌

大语言模型()近年来取得了突破性进展,在自然语言处理的多个任务中展现出惊人的能力。然而,这些模型的内部工作机制仍然是一个"黑箱",难以解释其决策过程和推理逻辑。为了增进对LLMs的理解和控制,可解释性研究成为了一个重要的研究方向。本文将从工具、论文和研究群体三个维度,全面梳理LLM可解释性研究的最新进展,为读者提供该领域的全景图。LLM可解释性研究是一个快速发展的领域,对于理解和改进这些强大的AI

与传统的推理方法不同,该技术不需要额外的神经网络训练,也不会增加额外的内存占用。通过不断探索和创新,我们有望在保持模型性能的同时,进一步提高大语言模型的推理效率,为人工智能技术的发展做出重要贡献。通过不断的研究和实践,Self-Speculative Decoding必将为大语言模型的发展带来新的机遇和可能性,推动自然语言处理技术向更高效、更智能的方向迈进。通过验证阶段的设计,Self-Specu