开源的Agent编排框架，旨在自动化和优化AI开发流程。

开源的Agent编排框架，旨在自动化和优化AI开发流程。 利用OpenAI Assistants API的强大功能，可以创建具有不同角色和功能的协作agent(Agencies)。该框架旨在以一种更动态、灵活和高效的基于Agent的系统取代传统的AI开发方法。 | #框架

Line日本总部本周宣布开源自家开发的日语大型语言模型（LLM）。

Line日本总部本周宣布开源自家开发的日语大型语言模型（LLM）。 ，可用于研究和商业用途，包含 和 个参数两个版本，均可在 HuggingFace Hub 上获取。 ，Line 一直专注于大型语言模型 HyperCLOVA，在 2021 年 5 月，Line 首次公开了基于 2040 亿个参数训练的韩文版 LLM HyperCLOVA，然后在 11 月公布了拥有 850 亿个参数的日语专用版本。 此次公开的模型与 HyperCLOVA 是不同部门并行开发的。此次开源的模型团队指出，此模型是基于 Line 自家的日语大型 Web 文本进行训练的，使用了 650GB 数据集进行训练。 研究团队还提供了本次公开的两个模型与 Rinna-3.6B 和 OpenCALM-7B 模型的准确度和困惑度（perplexity score，PPL）比较数据。

Python接口自动化测试框架实战 从设计到开发

Python接口自动化测试框架实战 从设计到开发 描述：课程从接口基础知识讲起，覆盖：抓包+接口工具的运用+常见接口库+接口开发+Mock服务+unittest框架的运用+接口测试框架的设计、开发+持续集成， 最后开发一套前后端解耦过程中需要用到的桩服务来完成我们整个接口自动化测试框架的学习。 链接：https://www.alipan.com/s/xp8Wr8raa6X 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

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