伴随着AI在全球的持续火热，除了大语言模型(LLM)，另一个焦点应该就是 AIAgent了。从今年的3、4月开始，AIAgent就持续引发人工智能领域乃至全社会的密切关注，也被很多人认为是这轮AIGC影响人们日常生活产的关键所在。人工智能体AIAgent 概念人工智能体（AIAgent）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AIAgent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AIAgent模仿人类执行任务的四大组件：记忆、规划能力、大语言模型、工具使用。这些组件各自对人类行为的模拟有重要作用。AIAgent 技术组件(1)记忆（Memory）记忆
模型参数支持GPT-4和GPT-3.5-turbo，实测使用其他模型均会以默认的3.5处理（对比OpenAIAPI的返回结果，猜测应该是最早的版本GPT-4-0314和GPT-3.5-turbo-0301）获取CopilotToken首先，你的账号需要开通GithubCopilot服务获取GithubCopilotPluginToken的方式目前有两种方式：通过安装 GithubCopilotCLI 授权获取（推荐）。通过第三方接口授权获取，不推荐，因为不安全。如何使用安装并启动copilot-gpt4-service服务，如本地启动后，API默认地址为：http://127.0.0.1:80
最近，开放LLM排行榜迎来了3个新成员:Winogrande、GSM8k以及DROP，它们都使用了EleutherAIHarness的原始实现。一眼望去，我们就会发现DROP的分数有点古怪:绝大多数模型的F1分数都低于10分(满分100分)！我们对此进行了深入调查以一探究竟，请随我们一起踏上发现之旅吧！初步观察在DROP(DiscreteReasoningOverParagraphs，段落级离散推理)评估中，模型需要先从英文文段中提取相关信息，然后再对其执行离散推理(例如，对目标对象进行排序或计数以得出正确答案，如下图中的例子)。其使用的指标是自定义F1以及精确匹配分数。基于文段的推理示例三周
仅需半小时，即可实现纯血鸿蒙版本的ChatGPT！废话少说，先看效果图：如上图所示，这个小Demo实现了AI智能问答。靠右加粗的文本是用户点击底部提交按钮后出现的；后面靠左对齐的普通文本是来自AI的回答内容。当然，整个内容是可滑动浏览的，当内容被滑动时，屏幕右侧将出现滚动条。最后，为什么UI是英文呢？因为鸿蒙的模拟器目前没有内置中文输入法，恰好这个AI服务也可以用英文来回答。值得注意的是：这个小Demo之所以我称其为Demo，是因为它的功能实在是太简单了。只有一个基础的AI对话功能，如果要做成一个产品，我觉得起码得有个数据持久化的过程，而且还能支持文本的编辑、复制、删除，还要提供收藏功能。更重
最近，开放LLM排行榜迎来了3个新成员:Winogrande、GSM8k以及DROP，它们都使用了EleutherAIHarness的原始实现。一眼望去，我们就会发现DROP的分数有点古怪:绝大多数模型的F1分数都低于10分(满分100分)！我们对此进行了深入调查以一探究竟，请随我们一起踏上发现之旅吧！初步观察在DROP(DiscreteReasoningOverParagraphs，段落级离散推理)评估中，模型需要先从英文文段中提取相关信息，然后再对其执行离散推理(例如，对目标对象进行排序或计数以得出正确答案，如下图中的例子)。其使用的指标是自定义F1以及精确匹配分数。基于文段的推理示例三周
一、前言ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正可免费的AI工具。不是一天只能使用一两次就不能使用的网站。国内可直接对话AI，也有各种提供工作效率的工具供大家使用。二、特点优势该网站无需魔法，国内直接使用该网站长期运营，为国内博主自己掏腰包免费给粉丝使用支持手机端支持GPT-4-Turbo模
3评价结果3.1Spider数据集表2列出了各种提示策略和模型组合的执行准确性(EX)和测试套件(TS)的准确性。我们的主要发现是：开源模型在Spider数据集上遇到了困难：尽管参数数量和模型性能之间存在正相关关系，但开源模型在Spider数据集上实现高精度方面面临着挑战。例如，尽管Vicuna7B和13B已证明比原始预训练的LLaMA7B和13B模型有所改进，但与Bard和GPT-3.5相比，性能仍然存在显着差距。此外，与LLaMA的13B版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。虽然IS
详情点击链接：如何让GPT/GPT4成为你的编程助手？一OpenAI1.最新大模型GPT-4Turbo2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API3.GPTStore4.从0到1创建自己的GPT应用5.模型Gemini以及大模型Claude2二定制自己的GPTs1.自定义GPTs使用2.聊天交流的方式制作自己的GPTs3.自定义的方式制作自己的GPTs4.GPTs的3种分发方式5.GPTs的action功能6.论文改进专家（GTPs）7.论文搜索（GTPs）8.论文写作（GTPs）三AIGC基础1.深度学习常用架构2.GPT1-4模型3.AIGC技术4.大语言模型的评估标准5.L
一、背景从Web诞生之日起，UI自动化就成了测试的难点，到现在近30年，一直没有有效的手段解决WebUI测试的问题，尽管发展了很多的webdriver驱动，图片diff驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就放弃了，还有一部分在做与不做间纠结。本文结合一些开源的项目探索使用GPT自动做UI测试的可能性。二、方案选型当前UI的主要问题：一个是通过Webdriver控制浏览器执行，这些工具都需要先查找到对应元素的Elements，无论是录制的还是自己编写的在面对UI变化，元素变化时都需要耗费很大的精力去重新识别，解析Dom查找，这个工作乏味且没有效率
项目场景：为支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU的混合使用，度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决，自己动手解决，mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站，分别有2张3090和2张4090，Qwen-14B-Chat轻松跑起，知识库检索等应用效果还可以，想提升到Qwen-72B-int4（官方要求最低48G显存），于是把4张卡集中到同一台机器（多级多卡也是可以的，但不是每个框架都支持分布式GPU），过程中遇到一些坑，度娘无混卡的案例，gpt4无帮助，2台工作站和4张gpu都是联想供货的，问售后技术的，说没有试过，不知道怎么弄😶，最终还是自己动手解决问题。fastg
