《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf教程初心： 《MetaGPT智能体开发入门》是由MetaGPT教程组以及Datawhale的小伙伴共同推出的首个专注于Agent代码开发的入门级实践教程。尽管关于大型模型prompt的教程、对话 ...
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生成式智能体的记忆与检索机制 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Sh53wxeT7iQdVqkHvzDcvku9neb/a3贡献者们（请参与工作的同学将自己的贡献补充到表格中） Todo 读论文方法略读：查看内容总结精读： 精读的顺序：摘要→ 结论→ 方法→ 实验→ 数据和图表看图表和参考文献， ...
报告：GPT-4 通用人工智能的火花
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KUOaw7Kxoi6u3JkDtTjczY2CnLf?from=lark_search_qa&ccm_open_type=lark_search_qaLLMs）在 · 自然语言处理方面的进步。 · 神经网络模型在海量网络文本数据上进行训练，其 · 核心自我监督目标是预测部分句子中的下一个单词。 · OpenAI 开发的新 · LLM 的证据，它是 ...
中间输出检测：挖掘对抗样本的隐藏线索？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DVgaw9FSBitbohk12iAcswmcnCd/ab人工智能技术的引入给本身没有安全问题的情况带来了很多新的安全挑战，比如数据泄露、感知欺骗攻击和AI 模型攻击等。最知名的几个案例有：.
day03-微服务01 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R4Sdwvo8Si4kilkSKfscgQX0niB大家以前可能听说过分布式架构，分布式就是服务拆分的过程，其实微服务架构正式分布式架构的一种最佳实践的方案。 当然，微服务架构虽然能解决单体架构的各种问题，但在拆分的 ...
TableBench：评估语言模型表格数据处理能力 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Z7JHwQB70iKlEbkPFNLcZv73ndf/ah通过这些工程手段，作者的团队成功地搜索到了较优的模型配置，并通过实践验证了这种方法的有效性。作者还强调了数据团队的重要性，以及如何控制打标数据的偏差。最后，作者认为 ...
《AI大模型的发展与挑战》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Gn5owxyuWi8SS7kS9MdcAPgmn3e/aa适用人群：互联网关注AI 发展人群首发时间：2023 年4 月19 日更新时间：2023 年12 月30 日内容出品方：玩赚AI 实验室内容出品人：@大国@吴智纬@柳笙@小Q 使用建议：如果需要 ...
综述：探索基于大型语言模型的智能体：定义、方法与前景 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Ms10w3VufiBel3kXwDJcq2zxnue它为机器的行为博弈理论奠定了基础，强调了理解LLM在交互社会环境中的运作方式的重大社会价值。Ziems et al. [201] 提供了一个最佳提示实践的汇编和一个全面的评估流程，以 ...
Optima框架怎样提高多智能体系统效率？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CUuiwoUvQiX78ikVLJcci1f7nOe/af**阶跃星辰（StepFun）系统负责人，曾任字节跳动AI 基础设施负责人。朱亦博在大规模数据处理和人工智能算法优化方面有着深厚的背景和丰富的经验。阶跃星辰专注于通用大模型的 ...
《俞军产品方法论》：滴滴案例实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ObjWwMskYiT1A6kwhZfc3pcunjg/a52020年2月16日 ... 创立公司、搭建核心的初创团队，设计中长期的激励机制， 资金准备、 场地租赁、设备采购、核心人员招募等。 初版的产品方案设计，包括： Logo、Slogan、 设计 ...