AI - 让每个人轻松掌握AI，开启无限可能

APP2.0

用LMU高效创建您的 AI 应用程序

“LMU”一词源自 Larger Model Universal，意思是统一接入大语言模型创建基于AI的应用程序： APP 2.0。随着各大科技公司推出了各种大语言模型(LLM),也出现了多种AI应用场景。但是对于大多数APP开发者来说,开发一款传统APP仍需要动员几个甚至几十人的团队,经过几个月的合作开发才能完成产品并上线。在设计开发过程中,开发者往往会在页面交互和用户体验的优化上投入大量心力,但是这些工作既耗时又耗力。在AI爆发的这个时代，有开发者想基于GPT等大型语言模型和Langchain等技术框架开发一款AI应用程序，这更是一项具有挑战性工作。开发者必须花费大量时间学习各种晦涩的概念和技术研究，页无法进行AI应用的持续运营，更多没有技术储备的公司,就更难以将AI技术应用到自身业务中是否存在这样一种工具,可以让开发者只需专注于将想象转化为实际的AI应用,而无需操心底层基础设施的原理?能够解放产品设计者,不再纠结应用交互设计,让用户不再为密密麻麻的按钮而迷失方向。并使大型语言模型能够像云计算服务那样易于使用和开发?通过语音交互就可以完成应用中的各种操作? 基于上面这

LMU接入Claude2模型，打造更流畅、连贯的AI对话交互

LMU已集成 Antropic 的先进语言模型 Claude2,可以处理高达 10 万字的长文输入,相当于数百页的文档或一整本书,无需进行文本分割或额外处理。这使您可以在 LMU 上创建 AI 应用,体验流畅、连贯地处理超长文本的强大功能

国内为什么封禁ChatGPT

摘要 ChatGPT在国内被封禁的原因主要是出于对信息安全和内容监管的考虑，以及对技术的合规性要求。国内可用的ChatGP 国内永久免费的Claude 2 正文国内封禁ChatGPT可能是出于以下几个原因： 1. 信息安全：ChatGPT可以生成大量的文本内容，包括文字、语音等形式。由于其生成结果的自由性和多样性，存在一定风险，可能会被滥用用于传播虚假信息、不良内容、违法违规信息等。为了维护信息安全和避免不良影响，相关部门可能会采取封禁措施。 2. 内容监管：ChatGPT生成的内容往往是自动生成的，并没有经过人工审核和审查。这使得难以对生成结果进行有效监管和控制。在国内，对互联网内容有一定的审查要求，尤其是涉及政治、宗教、社会稳定等敏感领域。为了确保网络环境的健康和稳定，相关部门可能会限制ChatGPT等技术应用。 3. 技术合规性：在国内，对于一些涉及核心技术和敏感领域的技术应用存在一定的合规性要求。ChatGPT作为一种基于自然语言处理的技术，涉及到语言模型和数据训练等方面，可能需要满足一些特定的技术规定和标准。如果相关技术未满足合规性要求，可能会被限制或封

ChatGPT 的一些特点

摘要 ChatGPT是一种基于Transformer模型的自然语言处理技术，具有自适应加权和自回归生成的特点，能够更好地捕捉重要信息并保持上下文连贯性。免费体验网页版ChatGPT 永久免费使用 Claude 2 正文 ChatGPT具有以下特点：自适应加权：ChatGPT能够自动对输入序列进行加权，从而更好地抓住序列中的重要信息。这种自适应加权机制使得ChatGPT能够更准确地生成回答，并提高了生成结果的质量和准确性。自回归生成：ChatGPT采用自回归的方式进行生成，即基于之前生成的内容来推测当前应该生成什么内容。这种方式保持了上下文的连贯性，并且使得ChatGPT能够根据之前的信息来做出合理的预测和回答。通用性强：由于是基于Transformer模型实现的，ChatGPT在各种自然语言处理任务上都表现出较强的通用性。它可以用于对话系统、机器翻译、文本摘要等多个领域，并且可以通过微调来适应不同任务需求。大规模预训练：ChatGPT在大规模数据上进行预训练，从而学习到丰富的语言知识和语义理解能力。这使得它能够更好地理解和生成自然语言，提高了生成结果的准确性

ChatGPT利弊分析

摘要 ChatGPT是一种基于Transformer模型的自然语言处理技术，具有自适应加权和自回归生成的优势。然而，它也存在一些利弊，需要综合考虑使用。免费体验ChatGPT 正文 1. 优点自适应加权：ChatGPT能够根据输入的序列自动加权，更好地捕捉重要信息，提高生成结果的质量和准确性。自回归生成：ChatGPT可以基于之前生成的内容来推测当前应该生成什么内容，能够更好地保持上下文连贯性，并且具有较强的通用性。可扩展性：ChatGPT可以通过大规模预训练和微调来适应不同领域和任务需求，具有一定的灵活性和可扩展性。可定制化：ChatGPT可以通过调整模型参数和训练数据来满足特定需求，并且可以在不同任务上进行微调。 2. 缺点缺乏判断力：由于ChatGPT是基于大规模数据训练得到的模型，它缺乏真正的判断力和常识推理能力。在某些情况下，它可能会产生不准确、不合理或具有误导性的回答。对输入敏感：ChatGPT对输入的敏感性较高，稍微改变输入可能导致完全不同的回答。这可能会导致结果的不稳定性，需要谨慎处理输入数据。偏向性问题：由于ChatGPT是基

APP2.0

什么是 AI Agent

"AI Agent" 是指人工智能代理，通常是一种软件程序，可以模仿人类的某些思维和行为，以执行特定的任务。这些代理可以在虚拟环境或现实世界中操作，以实现特定的目标。 AI Agent 可以具有各种能力和功能，例如：自主性: AI Agent 可以自主地采取行动，以实现给定的任务。它可以基于外部环境的观察和分析做出决策。学习能力: 一些 AI Agent 具有学习能力，可以从与环境的交互中获取知识和经验，以提高其性能。规划和决策: AI Agent 可以规划一系列行动，以达到预定的目标。它可以分析可能的行动和结果，并选择最佳的行动方案。感知和理解: AI Agent 可以感知和理解环境中的信息。它可以处理传感器数据、图像、语音等，以获取对环境的理解。交互能力: AI Agent 可以与其他代理、人类用户或其他系统进行交互。这种交互可以是语言交流、图像识别等形式。优化和改进:

基于 AI Agent 的APP 2.0 创新

近期，随着大型语言模型（LLM）的飞速进步，利用LLM构建AI Agent成为了研究的热点。这就引出了“LMU AI 开发平台”APP 2.0的概念，它是一个基于LLM和prompt的AI知识库，可以看作是APP 2.0的雏形。通过“LMU AI 开发平台”，我们能够更有效地构建和优化AI Agent，提升其自然语言理解和生成能力，为创建真正意义上的“智能”Agent提供了可能性。相应地，APP的发展也正在向AI赋能的方向迈进，由此诞生的APP 2.0，借助AI Agent的强大能力，展现了众多令人振奋的新特性和潜在的应用场景。在一个典型的AI Agent系统中，LLM被视为“大脑”，负责语义理解、知识链接、多模任务规划等核心任务；同时，记忆系统则负责知识的存储和检索，以支持Agent的持续学习；规划系统则负责将复杂任务拆解为更易管理的子任务；工具使用则让Agent能够调用外部API等服务以完成特定的功能。这种模块化的设计使得Agent系统具备学习、规划和执行任务的全面能力。而“