
DeepSeek
DeepSeek是一家提供基础模型和AI应用程序API的人工...
ReActGPT通过使用ReAct范式来革新人工智能交互。它使用思考-行动-观察的序列来训练人工智能,以获得准确和动态的结果,最小化人工智能错误并优化结果。其目标是提高ChatGPT搜索结果的准确性,并减少大型语言模型(LLM)中的幻觉和错误传播。
在ReActGPT框架内使用思考-行动-观察的序列来训练您的人工智能,以获得更准确和动态的结果。利用该平台来提高ChatGPT的搜索结果并减少幻觉。
使用思考-行动-观察的序列训练人工智能
提高ChatGPT搜索结果的准确性
减少大型语言模型中的幻觉和错误传播
#1 提高ChatGPT搜索结果的准确性。
#2 减少大型语言模型中的幻觉和错误传播。