LLM
Seed1.5-VL:一款强大的视觉-语言基础模型
Seed1.5-VL是专为通用多模态理解和推理设计的视觉-语言基础模型,仅用5.32亿视觉编码器和200亿参数的MoE LLM实现顶尖性能,在60个公共基准测试中有38项达到最佳水平。
35页终极指南:多智能体是如何让LLM“组团开挂”的?
研究者们提出了多智能体系统(MAS),通过多个智能体的协作突破单体模型的局限。介绍了构建智能体大脑、组建智能体团队、选择协作类型、制定协作策略、设计通信拓扑结构和协调智能体协作等步骤,涵盖问答与推理、软件开发、科学文化、物联网与5G等领域应用。
AI也需要”记笔记”:Karpathy从Claude 1.6万字提示词中看到的未来
文章介绍了Claude系统的复杂提示词及其内容,提到了工具定义、用户偏好和风格、引用说明等多方面的细节,并讨论了系统提示学习的重要性及可能存在的问题。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
MLNLP
社区致力于推动国内外自然语言处理与机器学习领域的交流合作。近期,
Seed-Coder团队开发了一种能自我筛选数据的代码模型,该模型在多个测试中表现优异。
干货满满的斯坦福的Agentic AI研讨会要点总结
最近,斯坦福大学举办了一场关于 Agentic AI 的网络研讨会,探讨了 Agentic 语言模型的应用及其在实际中的应用方式,涵盖反思、规划、工具使用及迭代调用等设计模式。
解密NVIDIA团队的代理式AI技术实践
在数字化转型中,NVIDIA使用Agentic AI技术展示了四大应用场景:AI销售助手简化信息访问和处理;小模型微调提高效率和准确性;智能Slackbot提供高效任务支持;自动化测试生成框架优化软件开发流程。