超详细！ChatGLM3大模型AI自己执行自己生成代码原理

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

开发第一个langchain应用

本次教程涉及到如何使用Python语言与OpenAI提供的API接口，结合ChatGPT模型进行应用开发。演示内容包括在OpenAI官网注册账号、获取API密钥、安装必要的Python包及依赖，并通过Jupyter Notebook环境编写代码来调用GPT-3.5模型。同时，讲解了如何封装函数以方便调用API，在提供示例如何通过调整温度参数影响模型的创造性。介绍了使用lantrn库简化模型调用过程，包括机器人聊天和旅游推荐等具体应用案例，展示了如何以语意化的方法定义并调用AI模型，以及如何优化提示词以更好地应用于不同场景。

5分钟认识大模型开源框架LangChain

人工智能迎来AI 2.0时代，大语言模型如GPT-4虽然强大，但存在知识更新不及时、深层理解不足和准确性不高等局限性。Lentry框架通过提供各类工具和组件，助力开发者轻松创建基于AI的应用，如聊天程序。通过整合搜索、知识图谱和专业知识库，能够增强模型学习与信息处理能力。Lentry框架也适用于后端逻辑和前端应用开发，能够加载解析文件、管理调用AI模型，并对生成内容进行自动评估与过滤。适合追求跨越技术界限、愿意引导和规范AI以完成复杂任务的开发者。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现

视频内容聚焦AIGC和大模型，突出与市面其他课程的差异性，主要在于侧重技术而非工具。课程包括算法模型的介绍，如扩建模型、GB模型，并着重于论文解读、公式推导及代码实践，而非简单的API调用。讲解中扩展到如何用较小数据集通过创新方法进行数据循环以放大数据规模，及在现有巨型模型基础上通过微调方法训练自己的模型。内容以通俗易懂的故事形式呈现，实战案例基于现代框架进行。适合对模型内幕、训练技术感兴趣且想深入了解代码和算法实践的技术人员。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

人机交互的共融的关系是元宇宙的目标

随技术的不断进步，数据的展现与分析方法正在变得日益重要，其中图数据库成为了行业的一个新兴的趋势。这涉及到了机器在处理庞大信息流方面的优势，以及人类在策略思考和解决复杂问题方面的智慧（Wisdom）。未来可能出现的情况是，如果人类能够有效地与机器合作，发挥各自的长处，就能建立一种新型的人机关系。这种关系将基于人的创造力与机器的计算能力，共同推动解决问题和创新发展。

如何理解元宇宙

元宇宙概念指的是构建在虚拟空间中的一个由声音、光学信号展现的全新信息维度。它通过模拟物理世界的现象、人事物，创建数字化模型，并将这些模型反馈到现实，以增强我们的物理世界体验。元宇宙背后的技术核心在于数据和信息的处理，最终转化为有用的知识。这种知识既有积极的一面，帮助人们理解和构建更好的世界；同样也有可能带来消极的影响，因此它是一个双刃剑。适合对未来互联网演进、虚拟现实技术、及其对社会影响感兴趣的专业人士和研究者。