前几天，老板和我们开了个会，提到一个让人深思的事情：越来越多的客户开始询问，能不能把DeepSeek接入他们的系统，帮助他们管理数据、合同和一些文件。

合作是智慧的放大器，它聚合了个体的独到见解，催化出超越个体边界的集体智慧。而大语言摸样正在解锁前所未有的协同潜能，本文通过剖析三篇重量级论文，透视多智能体如何在LLM中编织出新的效率与创造力网络。

本文共分为三节：LLM幻觉由来、检测和对抗，其中对抗方法包括RAG相关的策略，感兴趣的同学可以直达第3节。

这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案

本章介绍金融领域大模型智能体，并梳理金融LLM相关资源。大模型智能体当前集中在个股交易决策场景，而使用大模型智能体最显著的优势在于对海量信息的高效处理，存储和信息联想。FinMEM和FinAgent

金庸武侠小说中有一门武学绝技：左右互搏；乃是周伯通在桃花岛的地洞里苦练十余年所创武功，初期想法在于左手与右手打架，以自娱自乐。

2025年大语言模型基础设施发展趋势预测 随着人工智能技术的迅猛进步，大语言模型（LLM）在各行各业的应用越来越广泛。 展望2025年，LLM的基础设施将迎来重大变化，深刻改变我们与人工智能互动的方式

在人工智能（AI）领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术正迅速发展，预计到2025年将发挥更重要的作用。

过去的一两年，大型语言模型（LLM）席卷了互联网。 最近 Google 推出的 PaLM 2 和 OpenAI 推出的 GPT 4激发了企业的想象力。 跨领域构思了许多潜在的用例。 多语言客户支持、代