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#LLM

告别单轮静态测评!WorldForge 多动态环境基准,量化 Agent 组件协同能力

用户12618389

当下主流大模型评测基准多为单轮静态任务,仅能验证基础语言能力,完全无法模拟真实交互里的序列决策、状态持续演化、情绪 / 认知压力干扰等场景腾讯云。

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LLM API调用成本降80%?我踩过的坑和实战方案

用户12493922

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零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(10.Tool Calling:让 AI 第一次拥有行动能力)

GuZhenYin

无论模型多么强大,它始终只能完成一件事情:根据已有上下文,预测下一个 Token。

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LLM API调用成本砍半,这3招你试过吗?

用户12493922

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LLM API调用成本高?这三个技巧帮你省一半

用户12493922

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LLM API调用成本高?我来聊聊怎么省钱又不踩坑

用户12493922

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致谢我们(我与LLM)的第一个颗星星:从一张战役地图到一个会自己长经验的战争动画实验室

用户6900693

这也是“我与 LLM”的协作里最值得“沉淀”的部分。LLM 更像一个记得住教训的制作副手:用户指出“飞机不该悬停”“舰队不该消失”“字幕挡住地图”“音效不该乱响...

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WorkBuddy+IMA+LLM Wiki 搭建【症状-疾病概念图谱】的过程记录-2

用户12610713

我手动在网上找这个资料的下载渠道,折腾了个把小时就是没找到,索性将这个图扔给WB让它找:

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WorkBuddy+IMA+LLM Wiki 搭建【症状-疾病概念图谱】的过程记录-1

用户12610713

4,Skill安全审核,这也是我第一次用Skill安全审计这个Skill,试试看会输出什么内容:

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手搓一个"症状-疾病概念图谱":用 LLM Wiki + WorkBuddy + IMA 把健康知识拆成积木

用户12610713

项目状态:筹备中 | 核心定位:AI 结构化实验(非医疗建议) | 工具链:WorkBuddy + 腾讯文档 + IMA

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专访 DeepChat 作者们:聊聊本地优先、MCP 与 Agent Memory

七牛开发者

近半年如果你关注 AI 客户端、MCP、Agent Memory、Computer Use 这些关键词,就会发现很多 AI 工具正在从“聊天窗口”变成更完整的 ...

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LLM API选型避坑指南:别让接口成本吃掉你50%预算

用户12493922

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LLM API调用的三大坑与破解之道

用户12493922

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LLM API调用,成本高在哪?

用户12493922

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LLM API选型避坑指南:从调用到集成

用户12493922

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智能BI基座三件套 | LLM + DuckDB + ECharts

用户4035096

引入多智能体协作框架,意味着我们将单一的、全能的 LLM 拆分成一个由多个 专业化的 AI 智能体(Agent) 组成的团队。每个智能体都有自己独特的角色和技能...

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