亲爱的Prompt读者朋友们，或许你认为掌握了某种Prompt技术已经可以天下无敌，没什么解决不了的问题啦，那是你还没有进入AI应用的深水区！
大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
随着 Llama 3 发布，未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场，但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT 时刻」。其中，AI 智能体无疑是最被看好的赛道。
在过去一年中，通义千问系列模型持续开源。
本文介绍了如何从头开始建立一个只有AI智能体的公司，包括需求分析、软件开发、角色设定等步骤。
语言，不仅仅是文字的堆砌，更是表情包的狂欢，是梗的海洋，是键盘侠的战场（嗯？哪里不对）。
对于小型语言模型（SLM）来说，数学应用题求解是一项很复杂的任务。
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
近日，特工宇宙有幸邀请到了吕昭波老师进行了一次请教交谈，吕昭波老师是技术布道者、《云端架构》作者、MumuLab 创始人；他的团队 MumuLab 在全球 150+ 团队中脱颖而出，于 4 月 13 日赢得了阿里云 × 魔搭社区的 AI 创客松的冠军。
让多智能体开发就像搭积木，阿里巴巴通义实验室开源多智能体编程框架与开发平台AgentScope。
