真·MoE?路由LLM最全面探索:一种笔记本也能玩的大模型Scaling Up研究
中山大学和普渡大学研究人员发现路由LLM范式下的性能随着LLM候选数量的增加而迅速提升的新现象,并通过2亿条记录构建了全面的评测框架RouterEval,该框架允许研究者使用较少计算资源参与研究。
中山大学和普渡大学研究人员发现路由LLM范式下的性能随着LLM候选数量的增加而迅速提升的新现象,并通过2亿条记录构建了全面的评测框架RouterEval,该框架允许研究者使用较少计算资源参与研究。
本文介绍了如何使用Dify平台创建和优化Agent应用。通过编排提示词、变量和工具等关键信息,构建了一个美股投资助手智能体,能够执行复杂分析任务并提供详尽的报告。
AutoAgent 是一个全自动且高度自我进化的框架,用户仅需自然语言即可创建并部署LLM Agent。它在GAIA基准测试中排名#1,并内置自管理向量数据库。支持多种LLM和灵活交互模式。
RAG(检索增强生成)在拥有大上下文窗口的LLM发布后逐渐式微。目前即使有数百万token上下文窗口的长文本模型仍面临可扩展性、成本和性能问题,数据隐私也是一个重大挑战。
通过MCP-Playwright协议,大语言模型如Claude能够直接控制浏览器进行网页交互、数据抓取等任务。它支持点击按钮、填写表单、执行JavaScript代码等功能,并提供截屏和分析页面的能力。