Press "Enter" to skip to content

624 search results for "演示"

8月14日至20日热门帖子:如何使用ChatGPT将文本转换为PowerPoint演示文稿

如何使用ChatGPT将文本转换为PowerPoint演示文稿 • 5种使用ChatGPT的代码解释器进行数据科学的方法 • 忘记ChatGPT,这个新的AI助手更先进,将永远改变你的工作方式 • Python向量数据库和向量索引:架构LLM…

Leave a Comment

观察和学习小机器人:这种人工智能方法通过人类视频演示教导机器人具有普适操纵能力

机器人一直是科技领域的关注焦点。它们总是在科幻电影、儿童节目、书籍、反乌托邦小说等领域中占据一席之地。不久之前,它们只是科幻中的梦想,但现在它们无处不在,重塑着各行各业,并让我们瞥见未来。 从工厂到外太空,机器人正扮演主角,展示其前所未有的精确性和适应性。 机器人领域的主要目标一直是相同的:模仿人类的灵巧。通过整合手中的摄像头,无论是作为传统静态第三人称摄像头的补充还是替代品,已经取得了令人兴奋的进展,以提高操纵能力。 尽管手中的摄像头具有巨大的潜力,但它们并不能保证无误的结果。基于视觉的模型常常在现实世界的波动中遇到困难,例如背景的变化、光照的变化和物体外观的变化,从而导致脆弱性。 为了解决这个挑战,最近出现了一套新的泛化技术。不再依赖于视觉数据,而是使用多样的机器人演示数据来教授机器人特定的动作策略。这在一定程度上是有效的,但是有一个主要问题。它非常昂贵,真的非常昂贵。在真实的机器人环境中收集这样的数据意味着耗时的任务,比如运动学教学或通过VR头盔或操纵杆进行机器人远程操作。 我们真的需要依赖这种昂贵的数据集吗?既然机器人的主要目标是模仿人类,为什么我们不能只使用人类演示视频呢?人类执行任务的视频提供了一种更具成本效益的解决方案,因为人类的灵活性。这样做可以捕捉到多个示范,而无需不断重置机器人、硬件调试或费力的重新定位。这提供了一个有趣的可能性,即利用人类视频演示来提高以视觉为中心的机器人操纵器的泛化能力,规模化应用。 然而,弥合人类和机器人领域之间的差距并不是一件轻而易举的事情。人类和机器人之间外观上的差异引入了一个需要仔细考虑的分布偏移。让我们来看看新的研究,“给机器人一个帮手”,它弥合了这一差距。 现有的方法采用第三人称摄像机视角来应对这一挑战,其中涉及图像转换、领域不变的视觉表示,甚至利用关于人类和机器人状态的关键点信息的领域适应策略。 给机器人一个帮手的概述。来源:https://arxiv.org/pdf/2307.05959.pdf 相比之下,“给机器人一个帮手”采用了一种令人耳目一新的简单方法:遮盖每个图像的一个一致部分,有效地隐藏了人类手部或机器人末端执行器。这种简单的方法避开了复杂的领域适应技术的需求,使机器人能够直接从人类视频中学习操纵策略。因此,它解决了由于人到机器人图像转换而产生的明显视觉不一致性等明确领域适应方法带来的问题。 该方法可以训练机器人执行各种任务。来源:https://giving-robots-a-hand.github.io/ “给机器人一个帮手”的关键在于该方法的探索性质。它将广泛的手动视频演示与环境和任务泛化相结合。它在一系列真实世界的机器人操纵任务中取得了惊人的表现,包括到达、抓取、拾取和放置、堆叠方块、清理盘子、打包玩具等。该方法显著提高了泛化能力。与仅在机器人演示中训练的策略相比,它使策略能够适应未知的环境和新的任务,平均绝对成功率在未知环境和任务中增加了58%。

Leave a Comment

2023年最佳人工智能演示工具

现代演示软件已远远超越了PowerPoint的静态幻灯片和基本过渡效果。人工智能(AI)已经融入演示软件,提供更智能的设计建议、增强的功能和个性化功能,以吸引观众。本文介绍了当今最顶尖的人工智能(AI)驱动演示工具及其如何改变我们与观众互动和传递内容的方式。无论您是经验丰富的专业人士还是刚刚入门,您都可以了解更多关于这些AI驱动产品的功能。 Gamma Gamma推出了一款新产品,简化了文档、演示和网站。该平台的AI生成器是核心,它可以快速从头开始创建基本的演示或文档,为用户提供了一个坚实的基础。用户赞扬Gamma能够以新颖的方式传递信息,摆脱了静态PowerPoint幻灯片的限制。其有用的功能使演讲者能够顺利进行演示。它的“一键”视觉改进是一个突出的功能。用户可以通过单击一次完全改变演示或文档的视觉风格,省去了幻灯片掌握和组件对齐的耗时任务。该平台对设计的关注保证了内容始终与品牌标准一致,并且视觉上令人愉悦。 SlidesAI SlidesAI是一个演示创作程序,旨在帮助用户轻松创建看起来专业的演示。该程序强调用户友好性,允许演讲者以文本或计划涵盖的材料摘要开始演讲。SlidesAI因其基于文本输入创建演示的能力而与众不同。定制功能提供的各种字体和颜色选项使其适用于各种品牌和个人。 Decktopus Decktopus是一种基于云的软件服务,提供快速灵活的演示开发工具。最引人注目的一个方面是丰富的可定制模板。每个模板都可以以不同的方式进行定制,从更改布局到选择不同的字体。Decktopus还包括一个基于AI的内容助手,以补充其设计功能。使用此功能可以节省时间,同时制作出传达信息效果的精美演示。Decktopus的实时协作功能是其更实用的功能之一。团队可以共同创建演示,减少重复工作并确保统一性。 Slidesgo Slidesgo是一个新的网站,提供专为业务、教育、营销和医疗保健优化的Google Slide主题和PowerPoint模板。用户可以选择广泛的演示主题、格式、视觉风格、配色方案等选项,打造完全符合他们需求的演示。Slidesgo凭借其丰富的可定制演示模板而脱颖而出。此外,该软件的人工智能演示创建功能简化了开发过程,对于忙碌的专业人士来说是一个节省时间的选择。 iA Presenter iA Presenter通过以文本用户界面为中心来提供一种全新的演示方式。故事是这个尖端工具布局的核心,有助于从文本到视觉的平滑过渡。iA Presenter的“Turbostart”是一个突出的功能。这个功能消除了第一次演示的紧张感。用户可以通过导入预先存在的数据(如电子邮件、笔记和推文)避免从零开始。因为该软件的编辑器是基于文本的,您可以立即使用已经编写好的内容,节省创建幻灯片所需的时间。iA Presenter的编辑过程也非常直观。该工具允许用户轻松地在多个幻灯片之间拆分或合并内容,以灵活地发展故事。当正文材料和幻灯片标题之间有明确的界限时,演示更有可能成功。 Pitch Pitch的主要重点是促进业务增长,因此它致力于简化演示制作、协作和共享过程。Pitch在减少演示创建和修订方面的速度是一个重要的特点。借助该软件直观的编辑工具和实时分析,可以做出更好的决策。Pitch在用户定制方面依赖很重。用户可以选择预制模板或从头开始创建自己的模板,包括品牌的颜色和字体。该软件还允许对每个幻灯片的演示风格进行轻松定制,有助于保持演示中的统一品牌形象。创建可在后续项目中使用的模板是任何团队的时间和人力节省者。 Ludus Ludus的基于Web的服务是专为当今的艺术家而设计的。该平台的用户将欣赏到访问和整合Web资源到他们的演示文稿中是多么简单。Ludus最吸引人的特点之一是协作创意团队可以如何轻松地组织演示文稿。由于软件具备协作功能,控制团队的工作流程变得更简单。由于Ludus认识到每个团队成员的才能的价值,它允许创建专门的工作描述。因此,每个人都可以将他们的精力用在最有益处的地方,提高产出和信心。 ClassPoint ClassPoint被设计用于改进标准的PowerPoint演示文稿。它专门针对教职工,帮助他们将乏味的PowerPoint转变为令人兴奋、以受众为中心的体验。ClassPoint最显著的特点之一是其互动性。演讲者可以在PowerPoint中进行投票和使用白板工具,从而引起观众的兴趣。此外,AI生成的问题可以用于征求观众的反馈,从而实现更具互动性和合作性的课堂环境。ClassPoint是一个一体化解决方案,无需在PowerPoint之外使用其他教学工具。教育工作者可以借助学生互动功能,通过增强平台与熟悉的PowerPoint界面一起进行互动课堂。这种策略旨在通过减轻教师处理多个软件程序的负担来简化课堂体验。 Piggy Piggy是一家位于特拉维夫的公司,提供适用于现代化的解决方案,具有灵活的界面,可制作各种形式的数字娱乐。Piggy成立两年,由一个13人的团队运营,致力于改进数字自我表达的技术水平。Piggy是一个灵活的移动软件,可用于各种用途,包括文档和演示文稿的创建、图片相册制作和网站开发。该应用程序通过设计互动内容(如问卷和故事),强调用户的主动性。然后用户可以下载、嵌入或分享内容。 Beautiful.ai…

Leave a Comment

Hugging Face在arXiv上的机器学习演示

我们非常高兴地宣布,Hugging Face与arXiv合作,使论文更易获取、发现和有趣!从今天开始,Hugging Face Spaces与arXivLabs整合,通过一个演示标签将社区或作者自己创建的演示链接包含其中。通过进入你喜欢的论文的演示标签,你可以找到开源演示的链接,并立即尝试🔥 自2021年10月推出以来,Hugging Face Spaces已被社区用于构建和分享超过12,000个开源机器学习演示。借助Spaces,Hugging Face用户可以分享、探索、讨论模型,并构建交互式应用程序,使任何人都可以在浏览器中尝试它们,无需运行任何代码。这些演示是使用开源工具(如Gradio和Streamlit Python库)构建的,并利用了在Hugging Face Hub上可用的模型和数据集。 得益于最新的arXiv集成,用户现在可以在论文的arXiv摘要页面上找到最受欢迎的演示。例如,如果你想尝试BERT语言模型的演示,你可以转到BERT论文的arXiv页面,并导航到演示标签。你将看到由开源社区构建的200多个演示–有些演示仅展示BERT模型,而其他演示展示了修改或使用BERT作为更大流程的一部分的相关应用,如上面所示的演示。 演示使更广泛的受众可以探索机器学习以及其他领域中构建计算模型的领域,例如生物学、化学、天文学和经济学。它们有助于增加对模型工作原理的认识和理解,提升研究人员工作的可见性,并使更多不同背景的受众能够识别和调试偏见和其他问题。这些演示通过让他人无需编写一行代码就能探索论文的结果,增加了研究的可重复性!我们对与arXiv的这一整合感到非常激动,迫不及待地想看到研究社区将如何利用它来改进沟通、传播和解释性。

Leave a Comment

加快时间序列集合的认识速度与MongoDB和亚马逊SageMaker Canvas

这是与MongoDB的Babu Srinivasan共同撰写的客座文章随着今天快节奏的商业环境中行业的发展,无法进行实时预测给那些高度依赖精准及时洞察力的行业带来了重大挑战在各个行业中缺乏实时预测存在着紧迫的业务挑战,这可能会对决策产生重大影响

Leave a Comment

公开演讲的5个最佳AI工具(2023年12月)

在人工智能领域,AI工具在公共演讲中的应用标志着一项重大进展这些工具为提升演讲技巧、解决演讲者在各个层次上面临的常见挑战提供了实用解决方案通过利用AI技术,这些工具能够提供有价值的洞察力,帮助演讲者改善语言表达、组织内容和吸引观众我们在这方面的探索[…]

Leave a Comment

纽约大学和谷歌AI研究员探索机器学习在高级演绎推理方面的前沿

使用大量推理规则和构建子证明的就业使得证明的复杂性在许多演绎推理任务中无限发展,例如医学诊断或定理证明。由于巨大的证明空间,不可能找到覆盖所有大小保证的数据。因此,从基本证明开始,通用推理模型应能够推广到更复杂的证明。 纽约大学和谷歌AI研究人员的一个团队证明,LLMs在接受上下文学习(ICL)和思维链(CoT)提示的训练后可以进行演绎推理。一些演绎规则,例如假言附加式,是早期研究的主要重点。评估也是在演示中进行的,这意味着测试用例与上下文演示的分布相同。 纽约大学、谷歌和波士顿大学的研究人员进行的一项新研究探讨了LLMs能否推广到比演示更复杂的证明。学术界根据三个维度对证明进行分类: 在演示的每个阶段使用的前提数量。 构成证明的顺序步骤的长度。 所使用的演绎规则。 总大小是这三个维度的函数。 该团队在两个重要方面对之前的研究进行了扩展,以评估LLMs的一般演绎推理能力。除了假言附加式外,他们测试LLMs是否掌握了所有演绎规则。他们的推理能力通过以下两种方式进行测试: 深度和宽度的推广涉及对比上下文示例提供的较长证明进行推理。 组合推广涉及在单个证明中使用大量的演绎规则。 根据他们的研究,推理任务在接受展示各种演绎规则的基本示例时最受益于上下文学习。为了防止模型过拟合,这些上下文示例必须包含它不熟悉的推导原则,例如分情况证明和反证法。此外,这些示例应该伴随有干扰项。 根据他们的发现,CoT可以使LLMs进行超领域推理,推广到组合证明。这些LLMs包括GPT-3.5 175B、PaLM 540B、LLaMA 65B和FLAN-T511B,其规模和训练目标各异。这一发现令人惊讶,考虑到大量文献主张LLMs缺乏组合泛化能力。ICL的泛化方式与监督学习不同,特别是在上下文样本上进行的梯度下降。明显地,使用与测试示例相同分布的上下文样本是更差的,因为它们在多个实例中被发现。例如,当上下文示例中包含特定演绎规则时,研究人员有时看到了更好的组合证明泛化效果。 似乎预训练并不能教育模型创建假设的子证明。没有明确的示例,LLMs无法推广到某些演绎规则(例如分情况证明和矛盾证明)。模型规模与性能之间的关系较弱。通过定制指导和更多的预训练,较小的模型(不是最小的,但可比较)可以与较大的模型竞争。 为了进一步了解ICL和CoT触发过程,研究人员指出了一个关键的领域需要今后进行研究。他们发现,最好的上下文示例通常来自于与测试示例本身不同的分布,即使是对于特定的测试示例。贝叶斯推理和梯度下降并不能解释这一点。他们有兴趣研究是否简单的示例效果更好,即使测试案例稍微复杂。需要进一步研究来了解如何更进一步地表征从特定实例进行推广。

Leave a Comment

通过检索增强生成,提升您的稳定扩散提示

文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]

Leave a Comment

使用 QLoRA 对 Llama 2 进行微调,并在 Amazon SageMaker 上部署,配备 AWS Inferentia2

在这篇文章中,我们展示了使用参数高效微调 (PEFT) 方法对 Llama 2 模型进行微调,并将微调后的模型部署在 AWS Inferentia2 上我们使用 AWS Neuron 软件开发工具包 (SDK) 来访问 AWS Inferentia2 设备,并从其高性能中受益然后,我们使用一个由 […] 提供支持的大型模型推断容器

Leave a Comment

探索AI的新领域:谷歌DeepMind的研究关于通过ReSTEM自我训练推进机器学习超越人类生成的数据

大型语言模型(LLMs)正在通过展示惊人的文本生成能力和执行各种语言任务而改变深度学习。获得高质量的与人类相关的数据是一个重大障碍,即使使用人类收集的数据进行监督微调(SFT)也能进一步提高它们在感兴趣的任务上的性能。这对需要大量资源和专业知识的复杂问题解决任务尤为困难。为了克服这一障碍,模型生成的合成数据在其质量能够得到保证的情况下被认为是一种可扩展且经济实惠的解决方案。 来自Google Deepmind和Mila的研究人员在这项研究中研究了一个更加简单的场景,其中外部的标量反馈信号作为每个生成样本的质量指标,即使LLMs能够自行评估生成的数据。研究团队提出了一种简单而有效的语言模型自训练技术,只涉及两个技能:1) 使用模型创建样本,2) 使用评分机制评估这些样本。这种方法使我们能够研究在模型创建的数据上进行训练。研究团队使用了加强自训练的命名方式,并将这种技术称为ReST𝐃𝑀,以实现统一性和清晰度。研究团队演示了如何将ReST𝐃𝑀视为使用期望最大化进行强化学习。 具体而言,ReST𝐃𝑀在以下方式上在期望和最大化阶段之间切换:1. 生成 (E-step):对于每个输入背景,语言模型产生多个输出样本。然后,研究团队通过使用二进制奖励来筛选这些样本,以收集训练数据集。2. 改进 (M-step):使用前面生成阶段的训练数据集来对原始语言模型进行监督和微调。然后,下一个生成阶段使用调整后的模型。ReST𝐃𝑀及其变体已经证明在许多领域的语言模型中提高了效能,例如机器翻译、语义解析和偏好对齐。 ReST𝐃𝑀主要在以前关于非常小型语言模型(最多7B参数)的研究中使用,对于更大的模型而言,其可扩展性有限。他们的工作旨在通过比较模型创建的合成数据的可扩展性和有效性与人类提供的数据在两个具有挑战性但研究不足的领域中: 代码生成 (APPS) 和具有竞争水平的数学问题解决 (MATH)。他们的研究结果表明,将ReST𝐃𝑀应用于不同规模的PaLM 2模型可以显著改善数学推理和代码生成能力。 令人惊讶的是,通过模型生成的人工数据进行改进的模型在性能上大幅优于以人类提供的数据训练的模型。此外,经过几个ReST𝐃𝑀周期后,改进效果会减弱,表明可能会过度拟合数量有限的训练案例。此外,使用ReST𝐃𝑀进行优化的模型增强了 pass@k 和多数投票能力。最后,这些改进的模型在类似但不同的基准测试中展现出增强的性能,包括Big-Bench Hard任务、编码(HumanEval)和算术问题(GSM8K和Hungarian HS决赛)。最后,还进行了消融研究,以调查训练问题、迭代次数和模型生成解决方案数量对ReST𝐸𝑀微调的影响。

Leave a Comment

“用GPT-4打造个性化的人工智能交易顾问”

介绍 近年来,将人工智能(AI)整合到股票交易中已经改变了投资者的决策方式。随着大型语言模型(LLMs)如GPT-3和GPT-4的出现,发生了一场范式转变,使个人投资者和交易者更容易获得复杂的市场分析和见解。这种革命性的技术利用大量的数据和复杂的算法,提供了以前仅由机构投资者独占的市场理解深度。本文重点介绍使用LLMs开发个性化AI交易顾问,旨在根据风险偏好、投资时间、预算和期望回报来匹配个人投资者的投资配置,为零售投资者提供个性化、战略性的投资建议。 由GPT-3和GPT-4等大型语言模型(LLMs)驱动的股票交易顾问已经彻底改变了金融咨询服务。它们可以利用人工智能来分析历史股票数据和当前的财经新闻,为投资者提供与其独特投资组合和财务目标相符合的个性化投资建议。我们将尝试构建一个顾问来预测市场行为和趋势,根据个人风险承受能力、投资期限、可用资本和期望回报提供量身定制的建议。 学习目标 通过本文,读者将能够: 了解AI和像GPT-3这样的LLMs如何改变股市分析和交易。 认识到基于个人风险偏好和投资目标的AI驱动工具提供个性化投资建议的能力。 了解AI如何利用历史和实时数据制定投资策略和预测。 了解股票交易中的AI如何使复杂的投资策略对更广泛的受众(包括零售投资者)可行。 发现如何利用AI驱动的工具进行个人投资和股票交易决策。 了解利用LLMs构建股票交易顾问的概念。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分进行发布。 关于数据集 该项目的数据集从纽约证券交易所获取,并在Kaggle上提供,包括覆盖七年的四个CSV文件。其中包括关键的财务指标“fundamentals.csv”,提供历史股价和股票分割调整的“prices.csv”和“prices-split-adjusted.csv”,以及提供附加公司信息(如部门分类和总部)的“securities.csv”。这些文件的综合提供了对公司业绩和股票市场动态的全面了解。 数据准备 使用类似GPT-4这样的大型语言模型(LLMs)来实现股票交易顾问,需要进行关键的数据准备。这个过程包括重要的任务:数据清洗、归一化和分类,使用提供的数据集:fundamentals.csv、prices.csv、prices-split-adjusted.csv和securities.csv。 步骤1:数据清洗 在“基本数据集”中,我们使用中值插补来处理“For Year”、“Earnings Per Share”和“Estimated Shares Outstanding”的缺失值(173个、219个和219个缺失值)。 我们将“Period Ending”列转换为日期时间格式,使其适合进行数字字段分析。…

Leave a Comment

简洁与准确相遇:使用AWS Trainium进行高性价比的GPT NeoX和Pythia模型训练

大型语言模型(或LLM)已成为日常对话的话题它们被迅速采用的证据是从“Facebook的4.5年”到“ChatGPT的短短2个月”的时间内就达到了1亿用户的数量生成式预训练变压器(GPT)使用因果自回归更新[…]

Leave a Comment

迎接NexusRaven-V2:一款13B LLM在零转移功能调用方面优于GPT-4,并具有将自然语言指令转化为可执行代码的能力

LLMs可以通过在与代码相关的数据集上进行微调来生成代码片段,包括函数调用。这些模型可以根据提供的输入来提供关于函数调用的建议或生成代码,通过提供上下文或提示来提供关于函数调用的建议或生成代码。语言模型可用于自然语言理解代码相关的查询或指令。开发者可以输入问题或描述,模型可以解释这些内容并提供相关的函数调用或代码段作为答案。 LLMs可以通过根据上下文或部分代码提供的内容提出函数调用或建议相关的函数来协助完成代码。这有助于开发者更快地编写更准确的代码。LLMs可以根据给定的任务或问题描述引导合适的API或过程,以帮助开发者找到其代码中需要调用的正确函数。将LLMs集成到开发环境中可为开发者提供实时协助,指导他们进行函数调用、参数类型或潜在错误的处理。 Nexusflow的研究人员提出了一个开源的LLM模型,NexusRaven-V2。它可以将自然语言指令转换为可使用工具的可执行代码。OpenAI Assistant API是实现协助工具和代理程序使用软件工具的关键。NexusRaven-V2旨在推进合作伙伴和代理程序的开源模型。 在涉及嵌套和复合函数的人工生成用例中,NexusRaven-V2的函数调用成功率比GPT-4高出最多7%。NexusRaven经过了针对Meta的CodeLlama-13 B指令进行的调整。它使用Nexusflow的管道,仅从开源代码语料库中来源,而不使用专有的LLM。对于社区开发者和企业来说,它具有商业上的宽容度。 观察到,在我们的人为策划基准测试中,NexusRaven-V2的函数调用成功率平均比最新的GPT-4模型高出4%。值得注意的是,在4个需要嵌套和复合函数调用的挑战性任务中,NexusRaven-V2表现出比GPT-4更强大的适应性,能够处理开发者对函数描述的差异。 该团队发布了开源的工具,使用户能够无缝替换主流专有的函数调用API,并在其软件工作流程中使用NexusRaven-V2。他们还提供在线的演示和Colab笔记本,用于入门和集成演示。他们公开了评估基准测试Nexus-Function-Calling并建立了一个Huggingface 排行榜,其中包含大量真实的人工策划的函数调用示例,涵盖了各种函数调用用例和难题。 在未来,函数调用LLMs可以受益于教育环境,为学习者提供实时协助,指导他们正确调用函数,从而帮助他们理解编程概念。

Leave a Comment

如何在不依赖OpenAI或LM Studio的情况下使用AutoGen?

介绍 你准备好了吗,要在没有依赖OpenAI和LM Studio的情况下创建你的AI团队了吗?不再需要花大钱或下载应用程序。从设置llama-cpp-python到使用autogen框架探索本地LLM的强大功能。准备好在不依赖OpenAI API的情况下发挥Autogen的全部潜力了吗。 学习目标 在我们深入了解细节之前,让我们概述本文的关键学习目标: 学习如何评估和比较不同的AI库和工具。 探索llama-cpp-python作为OpenAI API的替代方案。 将所获知识应用于两个真实世界的用例:构建算法导师团队和自动化财务图表生成。 通过集成的IPython探索AutoGen改进的用户体验,实时执行代码并看到结果。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 认识你的工具:Llama-cpp-python,AutoGen和本地LLMs 但是你可能会问,这个技术工具包有什么特别之处?Llama-cpp-python是你在本地运行LLMs的入口,包括像LLaMA这样的大牌。就像你的电脑上有AI超级明星,而且支持不同的BLAS后端,速度超乎想象! AutoGen AutoGen是一个统一的多代理对话框架,作为使用基础模型的高级抽象。它结合了能力强大、可定制和可对话的代理,通过自动对话集成LLMs、工具和人类参与者。它使代理能够自主沟通和协作,有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 如果你渴望深入了解AutoGen的能力,并探索它如何促进战略性的AI团队建设,不妨看看我们专门的博客:“借助AutoGen轻松实现战略性AI团队建设。”这个综合资源提供了见解、用例和更详细的介绍,展示了AutoGen如何改变你的AI开发方式。 库/工具 一些库/工具提供了一个Web服务器,旨在替代OpenAI API。 除了上述选项,还有其他选择,但最佳选择取决于你的偏好和需求。 Llama-cpp-python Llama-cpp-python是llama.cpp库的Python绑定。它通过ctypes接口提供对C API的低级访问,提供了高级Python API用于文本补全、类似OpenAI的API和LangChain兼容性。它支持多个BLAS后端以加快处理速度,也支持硬件加速。…

Leave a Comment

Can't find what you're looking for? Try refining your search: