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对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
AI 智能体可以设计 AI 吗？
如今，人们选择餐厅，多半会打开app搜索一番，再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos的存在证实这种选择机制多么不可靠。Ethos在社交媒体instagram宣称是当地排名第一的餐厅，拥有7万余粉丝。
无聊的人类会吸电子猫吗 秋天到了，《哈利波特》重映了，万圣节快来了，魔法的气息蠢蠢欲动了。 最近，一只 AI 生成的猫从海外火到国内，在 X、Instagram、小红书都拥有极高的人气。
在 TikTok 上，Daze 最受欢迎的视频已被观看了 800 万次。在TikTok和Instagram上，旨在针对 Z 世代的新消息应用背后的初创公司已获得约 4800 万的总观看次数。
「多智能体系统」是人工智能领域最热门的流行词之一，也是开源框架 MetaGPT 、 Autogen 等研究的焦点。 但是，多智能体系统就一定是完美的吗 近日，来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。
准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型DataGemma。
与 Text2SQL 或 RAG 不同，TAG 充分利用了数据库系统和 LLM 的功能。
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法，将大语言模型（LLM）在文本图（Text-Attributed Graph, 缩写为TAG）学习中的强大能力蒸馏到本地模型中，以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程，并对学生模型进行对齐优化，在多个数据集上实现了显著的性能提升，平均提高了6.2%。
迄今为止，AIGC 主要应用于像 ChatGPT 这样的聊天机器人。初创公司如 Character.AI 和Replika，通过赋予聊天机器人更接近人类伴侣的性格，已经取得了初步的成果。 然而，设想一下，如果我们将这些人工智能角色置于一个类似于 Instagram 的社交平台，并让它们进行互动，那将会带来什么样的全新体验呢？