深度求索昨晚宣布开源他们第二代 MoE 模型 DeepSeek-V2，支持 128K 上下文窗口，在主流的大模型能力测试集上都有不俗的表现，特别是知识、数学、推理、编程方面能力处于前列，而且成本直接低出一个数量级，到底表现怎么样，本着务实的态度，这篇文章结合 LangChain 的 LangGraph 组件库，编写一个编码类 AI Agent，来对其能力做下简单验证。
在这篇文章中，我会先介绍下 DeepSeek-V2 如何做到模型性能强的同时推理成本还低的，然后对 LangGraph 组件进行介绍，最后设计一个能够自动编写生产可用的单元测试代码的编码类 Agent 来验证下 DeepSeek-V2 的实际能力。

目前，文本数据的规模可能已经达到了瓶颈，因为大部分易获取的网络文本数据（如 Common Crawl、Github、Arxiv 等）已经被广泛利用。规模游戏的第一篇章集中在扩展文本数据上，在 GPT-4 达到顶峰，并以 Llama 3 结束。该游戏的第二篇章将是统一的视频-语言生成建模和从 X 个反馈中进行迭代强化学习。

本文译自 Llama 3 Opens the Second Chapter of the Game of Scale

北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama1、Llama2和CodeLlama之后的第三代模型，Llama3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型，你有没有第一时间体验上呢，这篇文章就分享下如何在Groq上以超过 800 tokens/s 的魔鬼推理速度体验Llama3，会同时分享Web端、移动端、API方式以及集成到LangChain中4种体验方案。

这篇文章是关于智能阅读助手 ReaderGPT 开发过程的记录，尽管本地玩了很多项目 demo，AutoGPT、JARVIS (HuggingGPT) 、知识库之类的，但一直未正式开发一个端到端服务。直到上个月申请到 Azure OpenAI，我想是时候开发一个完整的应用了，可以给朋友直接上手使用，并且确实可以大幅节省时间的工具，所以才有了这个和信息处理相关的智能阅读助手，我将从需求思考，应用架构，功能特性及后续迭代计划四部分来进行说明。

OpenAI最近发布了一次更新，3.5可以支持16k的token，更新了gpt-3.5-turbo-0613 和 gpt-4-0613两个模型，同时这两个模型在chat completion的api中增加了一个叫 Function Calling 的新功能，本篇文章对其功能进行探究，并分析其作用。

提示攻击是一种利用 LLM 漏洞的攻击方式，通过操纵输入或提示来实现。与传统黑客攻击（通常利用软件漏洞）不同，提示攻击依赖于精心设计的提示，欺骗LLM执行非预期的操作。提示攻击主要分为三种类型：提示注入、提示泄露和越狱。随着大语言模型的广泛应用，安全必定是一个非常值得关注的领域，下面这篇文章对当前已知的攻击方式进行梳理，希望对大家的工程落地有一定帮助！

大模型在 NLP 任务中的出色表现确实为人工智能领域带来了新的发展和探索方向。语言作为思想的符号，是人类交流和表达的主要方式，因此理解和生成自然语言是通往通用人工智能（AGI）之路的一个重要方向。大模型的出现和不断优化，使得计算机能够更好地理解自然语言的含义和上下文，进而提供更准确、更自然的语言交互和信息处理。然而，要实现真正的通用人工智能，还需要解决许多挑战和问题，例如：如何将机器学习模型从“短期记忆”转变为“长期记忆”，如何让机器具备更深入的理解和推理能力，以及如何解决数据隐私和安全等问题。

OpenAI的接口文档十分详细，包括对话补全，文本补全，代码补全等等信息，也包含了最佳生产实践，最佳安全实践等篇章，通读之后十分受用，推荐大家前往阅读。本文就是在接口文档的基础上，将常见的三种OpenAI 接口套壳应用代码展示出来，以帮助读者实现自己的工具。

ChatGPT 是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于 GPT-3.5、GPT-4 架构的大语言模型并以强化学习训练。ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以用人类自然对话方式来交互，还可以用于甚为复杂的语言工作，包括自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。