LangChain:2024 年 AI 应用开发报告
文章总结了LangChain平台在2024年的用户行为和数据趋势,包括开源模型的使用增加、Agent模式的发展、Top 10 LLM提供商的变化、向量数据库的增长以及开发者对AI Agent的关注等。文章还探讨了可观测性的重要性、不同编程语言的选择变化、流程复杂度增加、工具调用行为的增长以及Llm调用量的变化,最后讨论了评估和人类反馈在提升应用质量中的作用。
文章总结了LangChain平台在2024年的用户行为和数据趋势,包括开源模型的使用增加、Agent模式的发展、Top 10 LLM提供商的变化、向量数据库的增长以及开发者对AI Agent的关注等。文章还探讨了可观测性的重要性、不同编程语言的选择变化、流程复杂度增加、工具调用行为的增长以及Llm调用量的变化,最后讨论了评估和人类反馈在提升应用质量中的作用。
全球首个端侧全模态理解开源模型Megrez-3B-Omni发布,支持图片、音频、文本三种模态数据,在多种测评基准中表现优异。
本文提出了一种名为Optimus-1的智能体框架,结合知识引导规划器和经验驱动反思器,在Minecraft环境中实现了对长序列任务的成功率显著提升。
MG² 模型通过旋律引导机制,仅使用有限资源实现了高质量音乐生成。该模型在参数量和训练数据上均显著低于现有 SOTA 模型,并在多个客观指标及主观评估中表现出色,展示了其在音乐创作领域的潜力。
自ChatGPT上线以来,大模型行业经历了显著变化。尽管OpenAI仍保持领先,但市占率下降且开源模型未取得预期效果。大模型商业化的挑战明显,而AI应用领域显示出强劲的增长势头,如AppLovin的股价增长7倍。
清华大学联合面壁智能团队提出新一代主动 Agent 交互范式,让 AI 成为具有’主观能动性’的智能助手。相比传统被动式 Agent,主动 Agent 能够根据上下文主动帮助用户。