- coze 是字节跳动前段时间发布的智能体开发平台，最大特点是可以用工作流做专项智能体的开发调试，我花了一晚上学习了些皮毛也算初步了解工作流应该怎么玩。我写了个demo大概内容是：
调用淘票票插件获取当下上映电影列表信息 ->
格局列表获取电影名称调用bing搜索获取电影的检索数据 ->
通过检索数据获取链接的url，将url批量交给 LinkRead 插件获取链接里的内容 ->
将内容全部取出拼接成一整个文本数据 ->
将文本数据交给大模型生成相关总结
嘛，怎么说呢，可能是因为只是走bing查了一下电影，所以拿到的数据都算比较温和的吧，大模型居然推荐我去看《白学公主》
#大模型日报# 2 赞 · 3 评论 - #大模型日报# Google 推出Gemma模型
这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于AI构建。
Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸，
能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。
性能和设计
Gemma模型在技术和基础设施组件上与Gemini共享，这使得Gemma 2B和7B在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。
Gemma模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行，而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型，同时遵循严格的安全和负责任输出标准。
主要特点：
1、轻量级、高性能模型：Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸，提供预训练和指令调优的变体，针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。
2、跨框架工具链支持：支持JAX、PyTorch和TensorFlow通过原生Keras 3.0进行推理和监督式微调（SFT），适应多种开发需求和环境。
3、易于入门和集成：提供准备就绪的Colab和Kaggle笔记本，以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成，方便开发者快速上手。
4.高效的运算能力：针对多个AI硬件平台上进行优化，确保在NVIDIA GPU和Google Cloud TPU上的行业领先性能。通过与NVIDIA的合作，无论是在数据中心、云端还是本地RTX AI PC上，都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。
Gemma模型能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。
详细：
t.co
访问：t.co29 赞 · 28 评论 - 再借钱给别人我就是狗。就是光屁股长大的好哥们，也逃不过反目。不借最起码还是朋友，借了就是仇人。33 赞 · 425 评论
t.co