大语言模型因其强大而通用的语言生成、理解能力，展现出了成为通用智能体的潜力。与此同时，在开放式的环境中探索、学习则是通用智能体的重要能力之一。因此，大语言模型如何适配开放世界是一个重要的研究问题。北京大学和北京智源人工智能研究院的团队针对这个问题提出了LLaMA-Rider，该方法赋予了大模型在开放世界中探索任务、收集数据、学习策略的能力，助力智能体在《我的世界》（Minecraft）中自主探索获取知识并学习解决各种任务，提升智能体自主能力和通用性。自主探索开放世界论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.08922代码链接：https://github.com/PKU-
参考：本项目 https://github.com/PromtEngineer/localGPT模型 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML云端知识库项目：基于GPT-4和LangChain构建云端定制化PDF知识库AI聊天机器人_Entropy-Go的博客-CSDN博客 1.摘要 相比OpenAI的LLMChatGPT模型必须网络连接并通过APIkey云端调用模型，担心数据隐私安全。基于Llama2和LangChain构建本地化定制化知识库AI聊天机器人，是将训练好的LLM大语言模型本地化部署，在没有网络连接的情
关于Llama下载相关-小白踩坑1、直接在官网申请（需要梯子）：https://ai.meta.com/llama/https://ai.meta.com/llama/申请的时候注意一定要点击下一步，我在这个上面踩过坑，申请过九九八十一次，一直没有收到邮件，结果就是因为…没有点击下一步（没文化真可怕，对英语单词不敏感）2、huggingface上面也是有很多链接meta-llama(MetaLlama2)(huggingface.co)https://huggingface.co/meta-llama3、GPU安装过程可以参考：Llama2模型申请与本地部署详细教程_哔哩哔哩_bilibili
二阶锥规划在配电网最优潮流计算中的应用IEEE33节点配电网最优潮流算例matlab程序（yalmip+cplex）参考文献：二阶锥规划在配电网最优潮流计算中的应用最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型；其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束，并考虑配电网中的可控单元，包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置，建立其出力约束，该模型为非凸非线性模型；然后通过二阶锥松弛将该模型转化为包含整数变量的二阶锥规划模型，采用YALMIP建模工具包以及cplex商业求解器对所建模型进行求解；最后通过对IEEE33节点设计算例，验证了所用方法的有
随着美国政府发布全新的AI法规，全球关于AI是否安全的大讨论，也再次推向高潮。OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在采访时表示，ChatGPT可能是有意识的，超级AI将会成为一种潜在风险。而OpenAICEOSamAltman最近在剑桥参加活动时，甚至遭到了激进分子的强烈抵制，在大礼堂里当面被砸场子。活动开始前，就有少数抗议者聚集在外面，举着标语，要求停止AI竞赛。期间，一些抗议者甚至在阳台上悬挂横幅、扔下传单，场面一度十分混乱。不过，见惯了大场面的SamAltman倒是很镇定。他在演讲中表示，即便未来AI模型足够强大，但也需要巨大的算力才能运行。如果提高了算力门槛，能
虽然Meta的Llama2在AI领域引起了广泛关注，但34b模型却缺席了相当长一段时间。对于许多人来说，这个34b模型是运行本地LLM的理想选择，因为它与使用4位量化的单个4090GPU兼容。我一直在热切地等待Meta发布这个特定的模型。幸运的是，Meta最近推出了CodeLlama，这是一个针对编码相关任务训练的专门模型。然而，根据他们的论文，由于原始Llama2模型是在2t个令牌上训练的，因此它在原始Llama2的34b个令牌上额外训练了500b个令牌。Codellama仅在训练期间添加了额外的500b令牌，并且从概念上讲将针对各种下游领域进行进一步微调。在这篇博文中，我将引导您完成微调C
上期文章我们实现了Llama2-chat-7B模型的云端部署和推理，本期文章我们将用“LangChain+Llama2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。01 背景1.1微调vs.知识库由于大模型在垂直行业领域的问答效果仍有待提升，因此，领域知识的注入成为了最直接的解决方案之一。知识注入方法可以分为领域微调（Fine-tuning）和外挂知识库（KnowledgeBase）两种。1. 领域微调微调是通过少量特定用例的增量数据对基础模型进行进一步训练，改变其神经网络中的参数权重。微调适用于任务或域定义明确，且有足够的标记数据的
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来克服这些挑战并释放RAG的全部潜力。通过划分职责，多代理系统允许专门的角色、并行执行和优化协作。单代理RAG当前的RAG系统使用单个代理来处理完整的工作流程——查询分析、段落检索、排序、摘要和提示增强。这种单一的方法提供了一个简单的一体化解决方案。但是对每个任务依赖一个代理会导致瓶
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来克服这些挑战并释放RAG的全部潜力。通过划分职责，多代理系统允许专门的角色、并行执行和优化协作。单代理RAG当前的RAG系统使用单个代理来处理完整的工作流程——查询分析、段落检索、排序、摘要和提示增强。这种单一的方法提供了一个简单的一体化解决方案。但是对每个任务依赖一个代理会导致瓶
