小智学院
通过微调改善大模型在垂直领域的表现
微调类似于考生应对闭卷考试的过程,考生需要在考试前经过老师的教学,把书本上的内容吃透,才能写出正确答案。通常只看一遍书不够,要反复看书,多做习题,查漏补缺,及时纠正错误的认知。这种临时抱佛脚的过程,会让很多人精疲力尽,考完试什么事也不想做了。微调也是这样,准备微调数据集的过程已经比较复杂了,微调工作中需要反复尝试,不断寻找最优参数组合,因此整体成本通常比较高。
大模型应用的安全合规
了解大模型的多种优化方法后,你可能已经准备将其引入到业务中。但在正式应用和上线之前,你应该充分了解引入大模型后可能存在的风险以及应对策略。课程目标学习完本课程后,你将能够:认识大模型的个人信息、内容安全、模型安全和知识产权风险了解大模型的个人信息、内容安全、模型安全和知识产权风险的治理策略了解大模型应用的备案要求和方法1大模型的风险随着生成式人工智能技术的广泛应用,其在保护用户个人
Claude 开发者平台高级工具使用介绍-Claude 智能体开发学习1
Claude推出三项Beta功能优化AI工具使用:1) Tool Search Tool动态搜索工具,避免初始加载消耗85%上下文token;2) Programmatic Tool Calling通过代码编排工具调用,减少中间结果污染,降低37% token消耗;3) Tool Use Examples提供调用示例,将复杂参数准确率从72%提升至90%。这些功能协同解决工具使用的规模、效率和精确性问题,特别适用于处理大型数据集、多步骤工作流和复杂API调用场景。
借助 Agent 让大模型应用思考、决策并执行任务
你也许尝试过让大模型基于你的工作总结写一份周报,然后你再手动发送周报的邮件给你老板。如果有一个程序可以接收这样的输入,把你的工作总结转化为周报,还能通过电子邮件发送给你的老板,这样的程序就是本章节即将介绍的“Agent”。接下来,我们将带你拆解Agent背后的实现思路,并探索单Agent、多Agent在现实世界的应用。
一键下载全网视频?这个工具太香了:DataTool.vip
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如果不读 Anthropic 这 15 篇技术博客,你的 Agent 开发可能正在走弯路
今天被Anthropic新出的Coworker刷屏了,Anthropic发布了市面上最牛的Coding Agent:Claude Code后,他们发现,很多人用Claude Code不仅仅是完成Coding任务,还能出色的完成很多写代码以外的任务。那么干脆就新开发了一个产品,专注于Coding以外的领域。于是Coworker就诞生了。
Think Tool:让 Agent 学会"停下来想一想"
本文介绍了一种提升Claude AI复杂问题解决能力的新工具——"think"工具。该工具通过在执行任务时创建专属思考空间,显著提升了Claude在工具使用、策略遵循和多步骤问题处理方面的表现。研究表明,"think"工具在复杂领域(如航空客户服务)配合优化提示使用时效果最佳,能提高54%的任务成功率;而在简单领域(如零售)单独使用也有明显提升。文章还提供了实施建议,包括在系统提示中加入详细说明、提供领域示例等,并指出了最适合使用该工具的场景。这种简单易行的工具
借助 API 让大模型自动化地处理任务
前言假设公司对客户发起产品调研,而你需要分析问卷,找出待改进之处。例如:价格过高、售后支持不足或产品体验不佳。如果问卷较少,可以人工阅读,或一次性交由大模型分析。但面对上万份问卷时,这些方法便不再适用。使用大模型服务的API可以有效解决这个问题。本章将介绍如何使用大模型服务的API自动处理批量任务。课程目标学完本课程后,你将能够: