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多轮对话评估框架-intellagent
IntellAgent 是一个多智能体框架，专门用于评估和优化对话式AI系统。
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Automatic Prompt Optimization-PromptWizard
本文不是 PromptWizard 代码解读，而是来看 Prompt 是如何通过 meta prompt 一步步优化的。至于进化机制原理，大家都懂，不必啰嗦，重要的是 meta prompt。
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语音大模型技术详解：主流开源方案架构对比
本文系统性地分析了2024年以来具有代表性的7个开源语音大模型，包括Moshi、Mini-Omni、Freeze-Omni、GLM-4-Voice、MiniCPM-o、Step-Audio和Qwen2.5 Omni（其中MiniCPM-o和Qwen2.5 Omni作为多模态模型，我们重点探讨其语音交互模块）。受限于研究范围，部分同期项目暂未纳入本次讨论。基于官方技术报告、开源代码及模型权重，我们对这些模型的架构进行了深入的技术解构，通过白盒化的分析方法，旨在帮助读者快速把握语音大模型的技术精髓，并为后续研究或工程落地提供可复用的方法论。
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语音到语音的旅程-暴拆GLM-4-Voice
本文基于 GLM-4-Voice 论文及开源代码，从计算工作流的角度，仔细梳理在Speech->GLM-4-Voice->Speech过程中，信息都经过了哪些处理及变化，从而对语音端到端的计算过程有个深切的理解，或许会从这些计算的细节中发觉出智能诞生的奥秘。
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Transformer Q&A
Input Embedding
Q: Embedding层包含哪些参数？
A: 这部分参数包括输入和输出的 token embeddings 以及 positional encodings。token embeddings将 tokens 映射到高维空间，而 positional encodings 则为模型提供序列中每个元素的位置信息。在大型模型中，由于词汇表的大小和序列长度的增加，这部分参数量会占据相当的比例。当然位置编码不一定增加参数量，要看是固定函数生成还是训练得到的参数。
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ChatGPT API 赚钱吗?
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Play with ChatGPT API
Shell
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY' \ -d '{ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}] }'Python
这里介绍了三个角色，完整的用法是三个都用，正如 Assistant Role 代码所示。
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Transformer Family
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车辆调度问题概述
车辆调度问题，英文是 Vehicle Routing Problem，简称 VRP，一般翻译成车辆路径问题。主要解决物流公司的痛点，怎么用最小成本把仓库的货物分发到各个站点。
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BM25 调参调研
搜索 ES 计算文本相似度用的 BM25，参数默认，不适合电商场景，可调整 BM25 参数使其适用于电商短文本场景
