第 47 周关于大型语言模型(LLM)的资讯与工具总结

本周主要新闻:富士康推出了其首个大型语言模型,旨在提升制造和供应链管理。 最新工具:包括OpenAI的GPT 4.5、Anthropic的Claude Sonnet 3.7、xAI的Grok 3等,涵盖推理、编码和多模态功能。 未来展望:NVIDIA GTC 2025大会本周开始,可能会有更多LLM相关公告。 新闻概述 本周,富士康宣布推出其首个大型语言模型,目标是优化制造和供应链管理流程。这一发展显示了LLM在工业应用中的潜力,特别是在效率和自动化方面的提升。 工具总结 目前最先进的大型语言模型包括以下几种,分别由不同公司开发,功能涵盖广泛: OpenAI的GPT 4.5“Orion”,拥有强大的世界知识和情感智能。…

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LLM Engineer Toolkit-整理了120多个按类别分类的 LLM 相关资源库,帮助 AI 工程师快速找到适合特定需求的工具和库

LLM工程师工具包:一个包含 120+ LLM 个库的精选列表,用于训练、微调、构建、评估、部署、RAG 和 AI 代理!100%开源。 具体的链接地址: https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit LLM 训练和微调:包括 Unsloth、PEFT、TRL 等工具,帮助开发者更快、更高效地训练和微调模型 LLM 应用开发:框架:如…

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自主纠正的 RAG 工作流

来自国外博主 Akshay 分享的一套构建自主纠正的 RAG 工作流。 除了能够搜索我们的文档外,还能在有需要时进行网络搜索,进一步确保内容准确性。 此外,跟大家分享一下制作这样的动态图,可以使用一个开源工具:draw.io。 我们可以利用它绘制一系列的图表、图示或图形,包括流程图、UML 类图、组织结构图、泳道图等等,适用于各种复杂专业的图表。 相比 ProcessOn,draw.io 作图元素更加丰富,而且文件可以选择保存到自己云盘或者本地,数据隐私更加安全。 教程:www.drawio.com/doc/faq/connector-animate GitHub:github.com/jgraph/drawio-desktop 感兴趣的同学可以看下。#AI创造营#收起…

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以 manus 为例,拆解以 multi-agent 为基础的通用任务智能体的工作流程

一. 意图识别 获取用户输入内容,进行必要的意图识别和关键词提取,比如用户输入的是“想去日本旅游,需要一个旅行计划”,拆解之后得到的关键词是: japan-trip,任务类型为:travel 如果用户输入的需求比较简单,不能识别用户的意图,此步骤可以引导用户继续对话,补充更多的信息,或者上传文档 / 图片等资料 二. 任务初始化 用识别出来的任务关键词创建任务文件夹,启动 docker 容器,为后续的任务执行做环境隔离 任务执行过程中的内容产物,写入到任务文件夹,任务结束之后清理 docker 容器…

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我的收藏 – 微博

GitHub 上一个基于工作流 workflow 的低代码平台:Flock。 基于 LangChain 和 LangGraph 构建,提供灵活的低代码编排协作代理解决方案,可用于快速构建聊天机器人、RAG 应用和协调多代理团队。 GitHub:github.com/Onelevenvy/flock 亮点特性: – 持久化对话:保存并维护聊天历史,使您能够继续之前的对话。 –…

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