站长之家（ChinaZ.com）10月19日 消息:最近，GitHub 上发布了一个名为 Character-LLM 的项目。该项目旨在通过对大型语言模型进行训练，以模仿历史上的杰出人物，如贝多芬和凯撒大帝，通过提供特定的人物信息来捕捉他们的语言风格和思维特征。
项目地址:https://github.com/choosewhatulike/trainable-agents
Character-LLM 是一款可训练的角色扮演智能代理，它从实际经验、特征和情感中学习。与常规提示式代理不同，Character-LLM 是专门为角色扮演而训练的代理，能够扮演特定的人物，如贝多芬、埃及艳后克娄巴特拉、凯撒大帝等，具备详细的角色相关知识和代表性的角色个性，无需额外的提示或参考文档。
为实现这一目标，研究人员提出了“经验重构”技术，这是一种能够生成特定角色详尽多样的经验数据以用于训练的数据生成过程。
该代理仓库提供了构建流程概览、生成的样本演示以及将来发布的数据集和模型权重。 Character-LLM 是角色扮演爱好者和自然语言处理领域的研究者的强大工具。
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一款名为Tara的新插件引起了大家的关注。这款插件可以将大型语言模型接入到ComfyUI中支持通过简单的设置API，将节点用于优化提示词等工作。TaraDaisyChainNode:这个节点通过使输出能够串联进后续的提示中，使得复杂的工作流程得以实现，从方便进行清单创建、验证、执行、评估和优化等一系列复杂操作。
HuggingFace发布了一项名为OpenMedical-LLM的新基准测试，旨在评估生成式人工智能模型在健康相关任务上的表现。该基准由HuggingFace与非营利组织OpenLifeScienceAI和爱丁堡大学自然语言处理小组的研究人员合作创建。测试生成式人工智能工具在实验室中的性能如何转化为医院和门诊诊所的实际情况，以及这些结果可能随时间变化的趋势，都是异常困难的。
IBM近日申请了一项名为“LAB”的专利，旨在利用合成数据来训练LLM模型，以加速企业AI技术的发展。AI模型对数据有着巨大的需求提供大量、质量高、相关性强的数据常常成为一项挑战。IBM可能会利用这一专利来支持那些正在构建自己AI模型的企业，提供一种相对于收集真实用户数据言更少资源密集的方法。
一系列在TikTok上的视频迅速走红，内容是ChatGPT在线语音调情、进行角色扮演。这些视频播放量超过百万，吸引了大量网友的关注。尽管与FlowGPT等应用相比，网友分享的与Dan的聊天记录并不够限制级，但仍引起了人们的关注。
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Hume.AI专注于开发能够理解人类情感和表情的技术，提供表情测量API和自定义模型API，以预测和改善人类福祉。近日发布的EVI是一款具有情感感知能力的对话AI，采用了情感大语言模型技术。如果您是研究人员、开发者或企业，不妨尝试Hume.AI提供的技术，探索其在情感计算领域的应用和潜力。
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