内科学年鉴:做Meta分析时用GPT来做文献筛选,效果如何? 近年来,文献的数量呈指数级增长,而系统综述的文献筛选通常还是由人工进行。随着GPT等大型语言模型的出现,大家也想知道,它们是否有能力来做文献筛选呢? 2024年5月21日,《内科学年鉴》(IF=39.2)发表了一项研究,对此进行了评估。结果显示,在文献筛选方面,GPT-3.5...
当然可以! SELA 用 MCTS 设计 AI 效果在 20 个数据集上达到了 SoTA。它可以自己从历史设计与实验中学习,设计出比之前更好的 AI,并且完全开源。 arxiv:https://arxiv.org/abs/2410.17238 代码:https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main/metagpt/ext/sela 过去,AI 模型的设计和优化依赖大量专业知识和人...
大语言模型根据智能体提供的输入信息,运用其在大规模语料库上学习到的语言知识和模式,生成相应的输出结果,为智能体的工作提供有力支持。同时,MetaGPT会对大语言模型的输出结果进行评估和筛选,确保其符合任务要求和SOP的规范,如有必要,还会对输出结果进行进一步的调整和优化,以提高任务处理的质量和效果。 四、MetaGPT的...
运行效果: 2024-01-2918:36:31.846|INFO|metagpt.const:get_metagpt_package_root:32-PackagerootsettoE:\code\MetaGPT2024-01-2918:36:31.901|INFO|metagpt.config:get_default_llm_provider_enum:124-LLMProviderEnum.OPENAIModel:gpt-3.5-turbo-16k2024-01-2918:36:31.901|INFO|metagpt.config:get_default_l...
它可以自动生成电影级效果的无限大3D场景,为虚拟现实、游戏开发、电影制作等领域带来真实性体验。同时,它还能够从0开始完成小游戏程序,并能输出产品需求文档(PRD)、设计文档等材料。 在软件开发过程中,MetaGPT能够显著提高开发效率和质量。它支持端到端的项目管理,从简单的需求开始,然后将其开发成一个完整的产品,...
简介:MetaGPT团队开源了Tree-Search Enhanced LLM Agents(SELA)系统,通过蒙特卡罗树搜索(MCTS)优化AutoML过程,显著提升了机器学习模型的构建效率和性能。SELA在20个数据集上的实验结果表明,其性能优于传统AutoML方法和基于LLM的代理,为AutoML领域带来了新的突破。
该方法显著减少了计算中所需的视觉token数量，同时保持了高质量的生成效果。而且，Token-Shuffle展现的效能与效率，揭示了其在赋能多模态大语言模型（MLLMs）实现高分辨率、高保真图像生成方面的巨大潜力，为超越基于扩散的方法开辟了新路径。GPT-4o没说的秘密：自回归图像生成 在语言生成领域，自回归（Autoregression）...
FlowView 组件主要用于展示复杂的节点逻辑,它内置了完善的展示逻辑,包括节点与线的主副级别选中、自动布局等能力,能够呈现出美观的流程图效果。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/658779 问题五:如何在项目中安装并使用 ProFlow 的 FlowView 组件? 如何在项目中安装并使用 ProF...
Meta AI开放了一个“重达”1750亿参数的大语言模型OPT-175B,不仅参数比GPT-3的3750亿更少,效果还完全不输GPT-3—— 这意味着AI科学家们,终于可以“撬开”像GPT-3这样的大模型,看看里面到底有些什么秘密了。 之前GPT-3虽然效果惊艳但...