🚀 斯坦福AI团队又来搞事情！
他们打造了AlphaXiv，一个可以自由讨论arXiv论文的平台。任何人都能提问、评论，甚至申请成为评审员！📚 这种开放式互动将重新定义学术交流的未来！AI 学术创新 Web3
AlphaXiv的特点包括开放式讨论、论文作者与读者的双向互动，以及一系列学术社交功能，例如申请成为特定领域的论文评审员。
这种模式不仅增加了学术交流的透明度，还促使论文作者必须在一周内回复所有评论，真正实现了作者和读者之间的双向沟通。这一创新被认为将深刻影响学术圈的交流方式。
应用场景举例
早上时间段
场景描述：
用户在早晨查看最新的arXiv论文，发现一篇相关领域的前沿研究。通过AlphaXiv，他可以快速将arXiv的URL替换为AlphaXiv的URL，进入该平台对论文进行详细讨论。
活动和事件：
1. 用户在早晨喝咖啡的时间浏览最新的arXiv论文。
2. 发现一篇与自己研究方向高度相关的论文。
3. 通过AlphaXiv平台查看这篇论文的讨论。
4. 用户提出自己的疑问，等待作者或其他读者的回复。
5. 收到回复后，对自己的研究思路进行调整和优化。
午休时间段
场景描述：
在午休时，用户利用AlphaXiv平台进行学术社交。他通过平台申请成为特定领域的论文评审员，拓展自己在学术圈的影响力。
活动和事件：
1. 用户在午休时间打开AlphaXiv平台。
2. 查看自己感兴趣领域的最新论文及其讨论。
3. 发现有一篇论文的讨论非常热烈，决定申请成为该领域的评审员。
4. 通过平台提交申请，并在通过后参与该领域论文的讨论和评审工作。
5. 与其他学者进行深入交流，提升自己的学术地位和影响力。
晚上时间段
场景描述：
晚上，用户通过AlphaXiv平台准备第二天的学术报告。他通过平台收集相关论文的评论和提问，为自己的报告内容增加更多的视角和深度。
活动和事件：
1. 用户晚上准备第二天的学术报告。
2. 通过AlphaXiv平台搜索相关论文，查看其讨论和评论。
3. 收集不同学者的观点和提问，丰富自己的报告内容。
4. 将这些评论和提问融入到自己的报告中，增加其说服力和深度。
5. 准备完成后，用户对第二天的报告充满信心。
这些场景展示了AlphaXiv平台在不同时间段如何帮助用户进行学术研究、社交和准备工作，体现了其在学术交流中的重要作用。
Elon Musk 卷土重来，又开始起诉 Open ai 和 Sam Altman，83 页起诉书链接，大量恩怨细节曝光
🔴【分析】洛克希德·马丁公司（Lockheed Martin Corporation）股价飙升引发全球关注。是否预示着第三次世界大战即将爆发？
1. 中美关系紧张：中国外交部近期宣布对洛克希德·马丁公司实施制裁，这是因为该公司与台湾签署了军火协议。此举进一步加剧了中美两国在台海问题上的对立。
2. 俄罗斯与北约：随着乌克兰局势的持续恶化，欧洲各国纷纷增加军事预算，以应对可能的威胁。这使得洛克希德·马丁这样的防务承包商订单大增。
3. 中东动荡：伊朗核问题、以色列和巴勒斯坦冲突等因素，也促使中东国家加大军事投入，增加了对先进武器系统的需求。
尽管市场反应迅速，但专家提醒投资者需谨慎看待当前股价飙升现象。防务行业固然具有较强的抗风险能力，但全球政治形势的不确定性也可能带来巨大的波动风险。
总结
这里是Costco六种最佳干货的总结，全部花费不足100美元：
最佳干货清单
1. Royal牌印度香米（Royal Basmati Rice）
- 价格：24.99美元
- 特点：20磅重的巴斯马蒂大米，米粒细长，外观透明，有坚果般气味，黏性低，易于消化。
2. Kirkland Signature中筋面粉（All Purpose Flour）
- 价格：19.99美元
- 特点：两联袋，每袋10磅的有机中筋面粉，总重20磅。适合喜欢面食和烘焙的人群。
3. Garofalo牌有机意大利面（Organic Spaghetti）
- 价格：15.99美元
- 特点：9磅重的有机意大利面，用100%硬质小麦制成，蛋白质含量高。
4. Kirkland Signature藜麦（Quinoa）
- 价格：10.99美元
- 特点：4.5磅有机藜麦，无麸质、高纤维、富含各种维生素和矿物质。
5. Kirkland Signature蓝莓干（Dried Blueberries）
- 价格：10.49美元
- 特点：20盎司的干蓝莓，可作为零食或添加到早餐燕麦片或酸奶中。
6. Kirkland Signature燕麦片（Rolled Oats）
- 价格：9.99美元
- 特点：大量的燕麦片，可长期储存，是健康早餐的好选择。
购物总额
以上六种商品合计为：
- 24.99 + 19.99 + 15.99 + 10.99 + 10.49 + 9.99 = 92.44 美元
总结
全球金融市场在2024年8月5日经历了一次全面崩盘。具体情况如下：
1. 股票市场：英伟达夜盘大跌14%，日本和韩国股市惨烈下挫。
2. 加密市场：比特币价格一度跌破50,000美元，以太坊价格下跌超过25%，年内涨幅全部抹去。
3. DeFi清算量：DeFi平台的清算量飙升至3.2亿美元，创年度新高。
此次暴跌的主要原因之一是市场猜测顶级做市商Jump Trading正在大规模抛售加密资产。据EmberCN数据显示，Jump Trading近期赎回了价值4.1亿美元的wstETH，并将其转换为ETH后转移至交易平台。Arkham数据显示，在2021年底，Jump Trading的地址里有接近100亿美元，而现在仅剩不到6亿美元，其中96%为稳定币（USDC和USDT）。
此次市场动荡反映了几个关键问题：
1. 系统性风险显现：金融市场，包括传统股票和加密货币，都表现出高度联动性。一个领域的剧烈波动可以迅速传导到其他领域，导致全面崩盘。
2. 大型机构影响力巨大：像Jump Trading这样的顶级做市商，其操作对市场影响巨大。当这些机构进行大规模清算时，会引发连锁反应，加剧市场波动。
3. 稳定币的重要性：从Jump Trading资产配置的变化可以看出，稳定币（如USDC和USDT）在避险策略中扮演了重要角色。这表明在不确定性增加时，投资者倾向于转向更稳定的资产。
场景一：个人投资者
假设你是一名个人投资者，在这次市场崩盘中遭受了重大损失。你需要重新评估你的投资组合，并考虑将部分资金配置到稳定币或其他低风险资产中，以降低未来类似事件对你的影响。
场景二：加密基金经理
作为一名加密基金经理，你需要关注大型机构的动向，如Jump Trading，以预判可能的市场波动。同时，加强对DeFi平台风险管理策略的研究，确保在清算量激增时能够迅速应对。
场景三：金融分析师
你是一名金融分析师，需要向客户解释此次市场崩盘背后的深层次原因。你可以通过分析大型做市商的操作、全球宏观经济环境以及各类资产之间的联动性，为客户提供更全面、更准确的风险评估和投资建议。
通过这些场景，我们可以看到，不同角色的人都需要针对当前市场环境采取相应的措施，从而更好地应对未来的不确定性。
深度解读：以太坊价格“腰斩”，幕后黑手是谁？
根据ChainCatcher的最新报道，以太坊（ETH）的价格在过去24小时内大幅下跌，导致市场情绪极度悲观。我们将从几个关键因素进行深度解读，以更好地理解当前市场环境及其对未来的潜在影响。
主要因素分析
1. 日元升值与全球市场波动
背景：
- 日本央行宣布加息25个基点，这一举措导致日元大幅升值，日本的日经股票指数随之大跌。
- 这种波动迅速传导至全球市场，包括美国股市和加密货币市场。
影响：
- 资本流动性变化：日元升值吸引了大量资本回流日本市场，导致全球风险资产（包括加密货币）被抛售。
- 投资者避险情绪上升：由于日本是全球第三大经济体，其政策调整对全球金融市场有着深远影响，投资者在不确定性增加的情况下更倾向于避险资产。
2. 美联储政策的不确定性
背景：
- 美联储维持利率不变，但对未来政策走向未给出明确指引，特别是对9月是否降息的态度模棱两可。
- 市场原本预期美联储会降息，这一不确定性让投资者重新评估风险。
影响：
- 市场波动性增加：缺乏明确政策指引使得市场难以预判美联储的下一步行动，导致投资者情绪波动加剧。
- 风险资产抛售：在不确定性增加的环境下，投资者更倾向于抛售高风险资产，加密货币首当其冲。
3. 做市商转移资金
背景：
- Jump Crypto将大量代币转移至交易所，引发了市场恐慌。据Arkham数据显示，自8月3日以来，Jump Crypto地址流入约3亿美元，同时流出约8000万美元，大部分资金以ETH形式存在。
影响：
- 市场恐慌情绪加剧：做市商的大规模资金转移行为被视为对ETH未来走势的不看好，引发连锁反应。
- 价格进一步压低：大额抛售进一步压低了ETH价格，触发更多投资者跟风抛售。
4. 杠杆效应放大波动
背景：
- ETH价格急剧下跌时，大量链上杠杆头寸被强制平仓，加剧了价格下行压力。
影响：
- 链式反应：杠杆头寸的强制平仓不仅使得ETH价格短期内难以企稳，还进一步放大了整体市场的波动性。
- 流动性问题：大量平仓导致流动性紧张，使得卖盘难以消化，进一步加剧了价格下跌。
综合分析
1. 多重因素共振：
- 日本央行加息、美联储政策不确定性、做市商资金转移以及杠杆效应共同作用，使得以太坊和整个加密货币市场遭遇重创。这些因素互相叠加，形成了一种负反馈循环，加剧了市场恐慌情绪。
2. 短期展望：
- 短期内，由于上述因素仍然存在，加密货币市场可能继续面临较大的下行压力。特别是在美联储和日本央行政策尚未明朗化之前，市场波动性预计仍将较高。
3. 长期前景：
- 尽管当前面临巨大挑战，但从长期来看，以太坊等主流加密货币依然具备较强的基本面支持。随着技术进步和应用场景扩展，以太坊生态系统有望在未来继续发展壮大。
投资建议
1. 保持冷静，不盲目跟风抛售：
- 当前的市场调整虽然剧烈，但并非基本面的彻底崩溃。建议投资者保持冷静，根据自身风险承受能力进行合理调整，而不是盲目跟风抛售。
2. 关注基本面较为稳健且有长期发展潜力的项目：
- 在当前环境下，可以关注那些具备强大技术基础和实际应用场景支持的项目，如以太坊、比特币等。这些项目在未来有望获得更好的回报。
3. 分散风险，优化投资组合结构：
- 在高波动性的市场环境中，通过分散投资可以有效降低单一资产带来的风险。建议将部分资金配置到传统避险资产如黄金、国债等，同时保留一定比例的优质加密资产。
据https://t.co/St5O59mmxt分析，日本日经225波动指数今天暴涨95%，这是自1990年以来的最大涨幅。这一现象引发了市场的广泛关注，并可能对全球金融市场产生深远影响。
市场影响分析
1. 投资者恐慌情绪加剧：波动指数的大幅上涨通常意味着市场的不确定性和风险显著增加。投资者可能会因为担心市场进一步下跌而选择抛售手中的股票，导致股市进一步走低。例如，一位持有大量日本科技股的投资者看到波动指数暴涨，可能会迅速调整其投资组合，减少在高风险资产上的敞口。
2. 避险资产需求增加：随着市场波动性加剧，投资者通常会转向黄金、债券等避险资产。比如，一个大型对冲基金可能会增加其在美国国债和黄金ETF上的仓位，以保护其资产免受股市大幅波动的影响。
3. 全球市场连锁反应：日本作为全球第三大经济体，其股市剧烈波动可能会对其他主要经济体产生连锁反应。欧洲和美国的投资者可能会因为担心类似的不确定性蔓延到本地市场，而采取防御性投资策略。这种情况下，美股和欧股也可能出现下跌。例如，当日经225指数大幅下跌时，美国标普500指数也可能受影响出现明显回调。
4. 企业融资成本上升：波动性增加通常会导致企业融资成本上升，因为银行和其他金融机构在不确定性较高的环境下，会提高借贷利率以覆盖潜在风险。这对于那些依赖外部融资进行扩张的公司来说，可能是一个不利因素。比如，一家正在筹备IPO的日本科技公司，可能会因为当前市场环境的不稳定而推迟其上市计划。
5. 政策干预预期增强：面对如此大的市场波动，日本央行或政府可能会采取干预措施，以稳定市场情绪。这些措施可以包括降息、量化宽松或者直接购买股票等行动。例如，日本央行宣布扩大其购债计划，以向市场注入更多流动性，从而缓解投资者的恐慌情绪。
综上所述，日经225波动指数的大幅上涨不仅仅是一个技术指标的变化，它反映了市场参与者对未来的不确定性的担忧，并且这种情绪可能通过多种渠道对全球金融市场产生深远影响。 
Composio: The Ultimate Toolkit for AI Agents
In the rapidly evolving world of artificial intelligence, Composio (@composiohq) has emerged as the premier toolset for integrating AI Agents with the finest tools available, streamlining their task execution capabilities.
Key Features
- Diverse Toolset: Composio offers over 100 tools catering to various software categories. These include platforms like GitHub, Notion, Linear, Gmail, Slack, Hubspot, Salesforce, and more than 90 others. It supports comprehensive operations such as clicking anywhere on an operating system, inputting text, copying to clipboard, intelligent browser searches, screenshots, downloads, and uploads.
- Advanced Search and Engineering Tools: The toolkit extends its capabilities to include advanced search options via Google Search, Perplexity Search, Tavily (@tavilyai), Exa (@ExaAILabs), and a robust suite for software engineering with support for Ngrok, databases, Redis, Vercel, Git among others. Additionally, it provides real-time Agentic RAG data services.
- Seamless Framework Integration: Composio simplifies integration by allowing developers to use a single line of code to combine these tools with leading Agent frameworks such as OpenAI, Claude, LlamaIndex (@llama_index), Langchain (@LangChainAI), CrewAI (@crewAIInc), Autogen (@pyautogen), Gemini, Julep (@julep_ai), and Lyzr (@LyzrAI).
- Comprehensive Authorization Management: Managing authorizations is effortless with support for six different protocols including access tokens, refresh tokens, OAuth, API keys, JWTs and more. This abstraction allows developers to focus on building their Agents without worrying about authorization complexities.
- Enhanced Accuracy: Thanks to superior tool design, Composio achieves up to 40% better accuracy in tool calls compared to other solutions.
- Embeddable Solutions: The toolkit can be white-labeled and embedded into an application’s backend to manage authorizations and integrations for all users and Agents uniformly.
- Extensible Design: Built with flexibility in mind, Composio is designed to easily incorporate additional tools, frameworks, and authorization protocols.
For developers looking to leverage this powerful toolkit in their AI projects or integrate it within their applications seamlessly while maintaining consistency and accuracy across tasks, Composio stands out as the ultimate solution.
Explore more at their open-source repository: https://t.co/KP9YxVyBLw 
🕓环境代理
我最感兴趣的用户体验模式之一是“环境代理”在后台为我们工作。
这可以非常强大……但需要一些用户体验技巧才能做好。所以我写了这篇文章！
这里有哪些考虑因素？
👪 人类在循环中
我们大多数时候谈论的是人类在循环中，但这对环境代理不起作用。不过，能够观察和潜在地控制代理所做的事情是很重要的。
所以，与其让人类在循环中，不如让他们在循环上？你可以观察所有发生的事情，但事后进行。
有助于建立信任！
🤝 寻求帮助
很多时候，代理不能完全自主。他们可能需要在人类某个点上的输入。
例如，我有一个电子邮件代理，它经常需要我提供如何修复此错误、是否希望安排此会议等方面的输入。
这意味着代理需要一种方式来联系到人类并寻求帮助。这可能是什么样子？我认为类似客户支持仪表板的用户体验是合理的。
❓你是否正在构建具有某种环境用户体验的代理？
如果是这样 - 我很想谈谈！请联系我或告诉我你的想法
评论和举例场景
据https://t.co/St5O59mmxt分析，环境代理（Ambient Agents）作为一种新型用户体验模式，其核心理念是让智能系统在后台自动化地工作，同时保持一定程度的人类监督和交互。这种模式对于提高效率和用户满意度有着巨大的潜力，但也存在一些设计和实施上的挑战。
关键考虑因素
1. 人类在循环上：
- 观察与控制：环境代理需要允许用户随时查看其操作情况，并在必要时进行干预。例如，一个财务管理应用中的智能预算助手，可以自动生成预算报告，但用户可以随时查看和调整。
- 建立信任：透明度和可控性是建立用户信任的重要因素。通过让用户能够看到代理的操作过程，并在必要时进行干预，可以有效提升信任度。
2. 寻求帮助：
- 半自主性：尽管环境代理能够自动完成许多任务，但某些情况下仍需依赖人类输入。例如，一个自动化客服系统，在面对复杂问题时可能需要转接给人工客服。
- 用户界面设计：设计一种有效的交互界面，让用户能够方便地提供反馈或指导，是成功实现半自主性的关键。类似于客户支持仪表板的界面，可以使用户轻松介入并提供必要的输入。
举例场景
假设你正在使用一个智能日程安排助手。这个助手能够扫描你的电子邮件、日历和待办事项列表，自动为你安排会议、提醒重要任务。然而，当助手遇到冲突或不确定性（例如，同一时间有两个会议邀请），它会通知你并请求你的选择。这时，你可以通过一个直观的界面快速选择优先事项，而不必手动处理所有细节。
这种环境代理不仅能大幅减少你的日常负担，还能确保你对关键决策点保持掌控，从而提升整体效率和满意度。
如果你对构建具有这种环境用户体验的代理感兴趣，可以查看详细文章https://t.co/Xo2G8ZKrVO。
FarmBot的概念确实非常引人注目，类似于太阳能电池板在能源领域的革命性作用，FarmBot在食品生产方面有着类似的潜力。
关键亮点：
1. 自动化与控制：FarmBot利用先进的自动化技术，让用户能够轻松地设计、管理和优化自己的微型农场。通过拖放式的农场设计器和逐步指导，用户可以非常简单地规划和操作他们的农场。
2. 教育与普及：除了家庭使用，FarmBot还在教育和商业领域有广泛应用。它不仅能作为一种实际操作工具，还能帮助学生学习编程、工程和生物学等多学科知识。
3. 开源与社区：作为一个开源项目，FarmBot拥有一个活跃且不断壮大的社区。用户可以自由访问设计图纸、软件代码，并根据自己的需求进行修改和改进。
这种技术不仅仅是让我们能够自给自足，更重要的是，它为未来农业的发展提供了一种新的思路，即通过智能自动化设备实现高效、可持续的小规模农业生产。
更多信息请访问https://t.co/MJjRQbjMZc 或查看他们的视频介绍https://t.co/a1Ah9LnqbP。
这种将现代科技与传统农业相结合的方法，无疑为未来食品生产提供了无限可能性，非常值得关注和期待。
坐等劳斯米和宾利米
🔔GPTDAO AI 日报「8月1日」
✨✨✨✨✨✨✨✨
1⃣ Google DeepMind发布可视化工具
- Google DeepMind推出了一套新工具，旨在帮助研究人员理解语言模型的内部工作原理。
- 该工具如“显微镜”，可以提取有意义的特征，并揭示语言模型内部的激活状态。
- 详细原理解释：https://t.co/yFWcKRZQ3A
- 原文链接：https://t.co/kxJMtisbcd
2⃣ Runway推出Gen-3 Alpha Turbo版本
- Runway宣布推出Gen-3 Alpha Turbo版本，新版视频生成速度比原版快7倍，效果相当。
- 即将推出图像到视频模型，并大幅降价，向免费用户开放。
- 原文链接：https://t.co/Swew6ukDzj
3⃣ Google发布Gemma 2 2B模型
- Google推出了Gemma 2 2B模型，该模型能在手机、笔记本电脑、台式机等边缘设备上运行。
- 在LMSYS Chatbot Arena排行榜上超越所有GPT-3.5模型，甚至超越Mixtral-8x7b。
- 可处理多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。
- 详细介绍：https://t.co/sczjXon60N
- 原文链接：https://t.co/4yWARhZPeq
4⃣ MathGPTPro：数学问题AI解决工具
- MathGPTPro是一款专注于解决数学问题的AI工具，提供实时互动学习体验。
- 测试版模型在高中和初中数学问题上的准确率比GPT-4高20%；数学推理方面比GPT-4o高15%。
- 已被全球200多个国家的40万名学生使用。创始人是一位14岁考入大学的女学霸。
- 详细介绍：https://t.co/GvNDP1egU4
5⃣ 阿里的CosyVoice语音合成模型更新
- 阿里更新了其CosyVoice语音合成模型，增加了精细控制功能，可以生成符合性别、年龄和个性特征的声音。
- 能自然模拟笑声、咳嗽和呼吸等人类语音自然特征，为声音添加情感和风格，使其更具表现力。
- GitHub链接：https://t.co/OEuYkWmocG
- 原文链接：https://t.co/uo16tMMv4o
6⃣ 主流AI视频会员价格对比
- 可灵最近开放全球价格体系，中国以外地区可付美金享受服务。
- 价格对比显示Runway最贵，Haiper其次，Luma中规中矩，可灵最便宜，但价格仍然较高。
- 原文链接：https://t.co/gp78Umo6vY
⑦ MIT开发乳腺癌预测AI模型Mirai
- 麻省理工学院开发出能提前5年预测出乳腺癌发病风险的AI模型Mirai，可预测多个时间点（如1年、2年、3年、4年和5年内）的乳腺癌风险。
- 在多个数据集上表现出色，比现有模型（如Tyrer-Cuzick模型）更为准确。
- 详细内容：https://t.co/qjgwG8cpSQ
- 原文链接：https://t.co/EW8AO3d50A
⑧ 360发布集合国内16家主流模型的AI助手
- 360今天发布了一款集合国内16家主流模型的AI助手，通过其桌面客户端和浏览器等多个入口随时唤起。
- 支持用户在同一问题上同时使用多个模型进行解答，当用户不确定选择哪个模型时，AI助手会通过意图识别自动选择最佳模型。
你们可以体验下：https://t.co/vE2iVMEp1j
希望这些信息对你有所帮助！如果有更多问题或需要进一步的信息，请随时向我咨询。
据https://t.co/St5O59mmxt分析，Sam Altman在这条推特中强调了OpenAI在AI安全方面的重大承诺和最新进展。以下是关键解读：
1. 资源投入：OpenAI承诺将至少20%的计算资源用于安全工作。这表明公司高度重视AI安全，并投入大量资源以确保其技术在安全和可控的环境中发展。这种资源分配在行业内是相当罕见的，显示出OpenAI在确保AI系统安全性方面的坚定决心。
2. 与AI安全机构合作：OpenAI正在与美国AI安全研究所合作，为其下一个基础模型提供早期访问权限。这种合作关系旨在推动AI评估科学的发展。这不仅有助于提升AI模型的透明度和可解释性，还能促进学术界和工业界在AI安全方面的紧密合作，从而共同应对AI技术带来的挑战。
3. 员工权益保障：为了让现任和前任员工能够放心提出问题，OpenAI取消了非贬损条款，并放弃了取消已授予股权的权利。这样的举措体现了OpenAI对员工意见和权益的重视，营造了一个更加开放和信任的公司文化环境。
总结来看，Sam Altman的推特不仅传达了OpenAI在AI安全领域的坚定承诺和实际行动，还展示了公司在与外部机构合作和内部员工权益保障方面的最新努力。这些措施将进一步巩固OpenAI在AI行业的领导地位，并为其技术的安全和负责任发展奠定坚实基础。
更多信息可以查看以下链接：
OpenSearch GPT: 个性化 AI 搜索引擎的技术解析与实现
摘要
OpenSearch GPT 是 Perplexity 和 OpenAI SearchGPT 的开源克隆项目，旨在提供个性化 AI 搜索体验。该系统通过学习用户浏览网页时的行为和兴趣，不断优化搜索结果。本文详细解析了 OpenSearch GPT 的技术栈，并介绍了项目的主要贡献者。
引言
随着互联网信息量的爆炸性增长，如何高效地检索到用户感兴趣的信息成为一个重要课题。OpenSearch GPT 通过个性化 AI 搜索引擎解决了这一问题。该项目基于多个先进的技术框架和工具，确保其高效性和易用性。
技术栈分析
1. Mem0 @mem0ai
- 功能：自动记忆收集和获取框架。
- 描述：Mem0 提供了一种高效的方式来收集和存储用户行为数据，这些数据用于优化搜索引擎的个性化推荐功能。
2. Vercel AI ADK @vercel
- 功能：创建 AI 应用的前端 AI 框架。
- 描述：Vercel AI ADK 提供了一个强大的前端框架，使得开发者可以快速构建和部署 AI 应用。
3. Next.js @nextjs
- 功能：前端 React 框架。
- 描述：Next.js 是一个用于构建静态和动态 Web 应用的 React 框架，它提供了服务器端渲染和静态网站生成等功能。
4. Tailwind CSS @tailwindcss
- 功能：CSS 框架。
- 描述：Tailwind CSS 是一个高度可定制的 CSS 框架，提供了一组实用类，使得样式编写更加简洁和高效。
5. Shadcn UI @shadcn
- 功能：一组无样式、完全可访问的用户界面组件。
- 描述：Shadcn UI 设计用于与 Tailwind CSS 完美集成，提供了可复用的 UI 组件，增强了应用的一致性和可访问性。
6. Cobe @shuding_
- 功能：轻量级 WebGL 地球动画库。
- 描述：Cobe 提供了一种轻量级且高效的方法来展示地球动画，为用户界面增加了视觉吸引力。
7. GPT-4o-mini
- 功能：在线 LLM API（可切换其他 LLM API，比如 @GroqInc 提供更快的速度，@ollama 提供本地 LLM）。
- 描述：GPT-4o-mini 是一个灵活且强大的语言模型 API，可以根据需求切换不同提供商，以优化性能和成本。
8. Cloudflare Pages
- 功能：创建和部署运行 Web 应用的平台。
- 描述：Cloudflare Pages 提供了一种简单且高效的方法来部署 Web 应用，确保其高性能和安全性。
项目贡献者
- Dhravya Shah (@DhravyaShah)
- Mahesh Sanikommu (@MaheshtheDev)
- HeyitsRadinn
这些贡献者在项目开发过程中发挥了关键作用，从系统设计到代码实现，都做出了重要贡献。
结论
OpenSearch GPT 通过整合多种先进技术，实现了个性化、高效的 AI 搜索体验。其开源性质不仅促进了社区的发展，也为未来更多类似项目提供了参考范例。了解更多详细信息，请访问 https://t.co/jOuqoMXd9x。 
探索构建高效 RAG 的三大关键策略☝️
来自 @zilliz_universe 和 @milvusio 的文章，作者 Christy Bergman (@cbergman) 详细介绍了如何充分利用 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术的三个关键策略。这些策略能够显著提升 RAG 系统的性能和效率。
1. 智能文本分块 📦
智能文本分块是构建高效 RAG 系统的第一步。将长文本数据分解成有意义且易于管理的小块，可以确保向量数据库能够快速且准确地检索最相关的信息。文中介绍了三种主要的分块技术：
- 递归字符文本分割：基于字符数量将文本分成可管理的连贯块。
- 从大到小的文本分割：从较大块开始，逐步分解成更小的块，搜索时用小块，检索时用大块。
- 语义文本分割：基于文本意义进行划分，使每个块代表一个完整的想法或主题，保留上下文。
这些方法有助于有效组织和检索文本，适用于各种应用场景。
2. 迭代不同的嵌入模型 🔍
嵌入模型的选择和迭代至关重要。嵌入模型决定了数据如何表示为向量，而向量是 AI 的通用语言，增强了向量数据库检索正确信息片段的能力。文章中将分块方法固定为递归字符文本分割器（Recursive Character Text Splitter）并设置 top_k=2，尝试了两种不同的嵌入模型：
- BAAI/bge-large-en-v1.5
- Text-embedding-3-small with embedding-dim = 512
使用 Milvus 文档和 Ragas 评估方法，结果显示 BAAI/bge-large-en-v1.5 嵌入模型效果最佳。
3. 尝试不同的 LLM 或生成模型 🧪
每个 LLM API 都有不同的成本、延迟和准确性。测试不同的 LLM API，可以选择最适合特定工作负载的模型。在分块方法固定为递归字符文本分割器，并设置嵌入模型为 BAAI/bge-large-en-v1.5 后，尝试了六个不同的 LLM API：
- MistralAI mixtral_8x7b_instruct AnyScale API 结果最佳。
场景应用示例
提升客户服务的智能助手
假设一家大型电商平台希望通过 RAG 技术提升其客户服务系统的智能化和效率。应用以上三大关键策略，可以实现以下场景：
1. 智能文本分块：将用户的咨询内容分解成小块，每个块代表一个具体问题或请求，确保系统能够快速检索到相关的解决方案和答案。
2. 迭代嵌入模型：通过使用 BAAI/bge-large-en-v1.5 嵌入模型，将用户的咨询内容转换为向量，并与数据库中的向量进行匹配，找到最相关的解决方案。
3. 多种 LLM 生成模型：使用最佳的 LLM API（如 MistralAI mixtral_8x7b_instruct AnyScale API）生成自然且准确的回复，提高客户满意度。
总结
据https://t.co/St5O59mmxt分析，通过优化文本分块策略、迭代嵌入模型和尝试不同的 LLM 生成模型，可以显著提升 RAG 系统的效率和性能。具体的改进效果如下：
- 改变分块策略可实现 35% 的性能提升 📦
- 改变嵌入模型可实现 27% 的性能提升 🔍
- 改变 LLM 生成模型可实现 6% 的性能提升 🤖
了解更多详情，请访问 https://t.co/Q0vGEoyCOX。 
打造下一代Ai Agent：Local Multi-Agent RAG Superbot 引领未来！
通过将 GraphRAG 的知识搜索功能与 AutoGen 的会话和任务导向功能集成，Local Multi-Agent RAG Superbot 实现了突破性的性能提升。由 Ollama 的本地 LLM 提供支持，并通过 Chainlit UI 提供交互界面，该应用提供了完全免费的离线嵌入和推理能力。
💥 主要亮点 💥
- Agentic-RAG: 通过函数调用整合 GraphRAG 的知识搜索方法与 AutoGen Agent，实现高效任务处理。
- 离线 LLM 支持: 配置 GraphRAG 以支持 Ollama 提供的本地模型，实现本地和全局搜索推理。
- 非 OpenAI 函数调用: 扩展 AutoGen，通过 Lite-LLM 代理服务器支持 Ollama 的非 OpenAI LLM 函数调用。
- 交互式 UI: 部署 Chainlit UI，处理连续对话、多线程和用户输入设置，提升用户交互体验。
了解更多开源项目详情，请访问 https://t.co/PLDOODtMmf。
通过这些创新性的功能，Local Multi-Agent RAG Superbot 提供了一种强大且灵活的解决方案，适用于各种知识搜索和任务处理场景。 
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如何实现LLM-as-a-Judge？
用大语言模型（LLM）来评估其他LLM的输出是当前被广泛使用的一种技术，但具体应该怎么做呢？让我们看一下几篇广受引用的论文、博客和教程，总结一下它们到底是怎么实施这个技术的，并尝试找出一些有用的规律。
1. Vicuna的做法
Vicuna是最早用LLM作为评估者的模型之一。他们的方法取决于要解决的问题，不同领域用不同的提示（prompt）来处理。关键点如下：
- 通用问题：使用简洁的通用提示。
- 编程问题：提供良好解决方案的特性清单。
- 数学问题：提示评估者自己先解题再评分。
有趣的是，评估者会同时看到两个模型的输出，但不是让它直接选出更好的，而是要求它给每个输出打1-10的分数。
2. AlpacaEval的方法
AlpacaEval是广泛使用的LLM排行榜之一，完全基于LLM-as-a-Judge的技术。其方法使用GPT-4-Turbo，通过非常简单的提示实现：
- 给评估者一个指令。
- 给评估者两个响应例子。
- 让评估者根据人类偏好选择更好的响应。
尽管简单，但这种策略与人类偏好评分的相关性很高（Spearman相关系数0.9+）。
3. G-Eval的方法
G-Eval是最早展示与人类评估高度相关的LLM驱动评估指标之一。其成功的关键在于使用了两阶段的提示方法：
- 第一阶段：给LLM一个任务或指令，让它生成评估解决方案所需的步骤（称为自动链式思考，AutoCoT）。
- 第二阶段：LLM使用这些步骤作为输入，生成实际评分，从而提高评分准确性。
4. LLM-as-a-Judge论文的方法
LLM-as-a-Judge这篇论文本身使用了相对简单的提示策略来评分模型输出。不过，它还要求模型为其评分提供解释，这类似于链式思考提示策略，被发现可以提高评分准确性。此外，论文还探索了多种提示策略，包括点对点和成对提示，均被证明有效。
关键启示
从这些例子中，我们可以得出几个共同的启示：
1. LLM对识别更优的响应非常在行：这是因为模型在训练中使用了强化学习（RLHF）。
2. 为每个领域/应用创建专门的评估提示是有用的。
3. 提供评分标准或良好解决方案的特性清单可以帮助LLM。
4. 简单的提示策略极其有效：不要把它搞得过于复杂。
5. 提供（或生成）参考解决方案对复杂问题（如数学）来说很有帮助。
6. 链式思考提示（CoT）有助于提高准确性。
7. 成对提示和点对点提示都常用。
8. 成对提示可以选择单独评分或选择更好的输出。
总之，想搞清楚如何使用LLM进行评估并不复杂，只要把这些启示应用到实际中，就能大大提高评估的准确性和有效性。