这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
@workspace 功能发布后，我们收到了非常多新老朋友的积极反馈，其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象，来分享一下他的故事。
当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。