自主规划Agent：开发AI手机实战，让手机开启「自动驾驶」 - 千帆AppBuilder-产品文档
搭建思路 用户通过query触发大模型进行思考，选择调用组件完成指定功能。 以点餐助手组件为例，云端接收Agent参数后，手机页面会进行模拟操作，完成餐品下单并截图，对截图内容进行多模态理解，将处理结果上报给Agent。根据用户query完成对应组件调用并实现制定功能后，将结果输出以提示用户功能完成。
已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了，为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练？ 千帆社区
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文心iRAG和无代码“秒哒”发布！李彦宏：即将迎来AI应用的群星闪耀时刻 | 百度智能云
演讲现场，李彦宏以萝卜快跑新技术发布会为例，展示了活动报名系统的搭建过程：只要在“秒哒”上用中文描述需求，并补充一份带有大会时间地点主题的文档，就可以指挥多个智能体协作，完成报名系统的开发。 · 告诉“秒哒”需求 需求：“我要为萝卜快跑的新技术发布会做个嘉宾邀请和管理系统，并且能收集他们的猜测和想法。”
数据安全与保密协议 - 云市场
未经甲方书面许可，不得使用个人便携设备、存储介质接入甲方网络。未经甲方书面授权，不得访问甲方系统或收集、持有、处理、修改、泄漏、传播甲方网络中的任何数据和信息。 乙方应建立安全保障体系，实施产品及或服务的安全管理并定期进行安全自检，同时提供自检报告给甲方。甲方有权对乙方的安全保障体系及执行情况进行审核。
[AI行业案例]-百度大脑助力打造车企高质量电销语音质检平台
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从互联网到云计算再到 AI 原生，百度智能云数据库的演进 | 百度智能云
左边的例子是询问知识库里面已有的例子，比如怎么购买，怎么实现一个读写分离的配置等。智能驾驶舱都总结得比较好，回答也非常准确。 右边的例子是询问知识库中没有的例子。我们可以发现，智能驾驶舱利用大模型的能力，可以举一反三，把解决问题的步骤给出来。我们人工去检查也会发现，这个步骤还是相对比较合理的。 所以现在智能驾驶舱的智能问答可以做到：有资料的问题准确回答，无资料的问题也可以给出相对清晰的解法。
云数据库与自建数据库有什么不同？
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关于RAG 千帆社区
这时候，RAG的原理很清晰了，但问题也很清晰了，怎么才能快速的找到问题对应的答案？没错，这其实就是RAG技术的核心问题。 我们会基于 大模型分发助手平台 ，看下RAG的实际流程。 从封闭走向开放：RAG 为何如此重要？ 传统的大模型，例如GPT系列，依赖于预训练阶段学习到的知识。这就像一个博览群书的学者，拥有丰富的知识储备。然而，这些知识是“固化”的，无法根据用户的特定需求进行更新或调整。
私有化部署方式 - 语音技术
快速部署 支持本地物理机快速部署，提供便捷的部署工具和常用运维文档，开机即用，高效运维。
