AI 自动化工作流方面:
相关日报中也有涉及:
RPA其实很早就已经出现,就是做工作流编排领域。流程机器人(RPA)软件的目标是使符合某些适用性标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化,一般来说这些操作在很大程度上是重复的,数量比较多的,并且可以通过严格的规则和结果来定义,现在越来越多的RPA软件带上了LLM。ComfyUI的工作流设计近期出现的ComfyUI是将开源绘画模型Stable Diffusion进行工作流化操作模式,用户需要在流程编辑器中配置出每一个的pipeline,并通过不同节点和连线来完成模型的操作和图片内容生成,提高了流程的可复用性,降低了时间成本,同时它的DSL配置文件还支持导出导入。Dify.AI可被复制的工作流设计在Dify.AI中,我很兴奋的看到它的工作流设计语言跟ComfyUI会有一些相似之处,都是定义了一套标注化的DSL语言,并且非常方便的可以使用导入导出的功能进行工作流的复用。模仿式工作流是最快的学习方法Large Action Model采用称为“通过演示进行模仿”的技术。检查人们在单击按钮或输入数据时如何与界面互动,然后准确地模仿这些操作,他们收集知识并从用户提供的示例中学习,使他们更能适应进一步的变化并能够处理不同的任务。但是,有没有想过一个问题:Agentic Workflow看起来十分美好,但是使用的用户究竟有多少呢?我看了很多Agent商店,通过工作流创建的应用目前来看还是比较少的(可能是出现周期、工作流使用的上手难度等等一系列因素导致),此外Agentic Workflow似乎在复杂流程上的开发又并不是那么稳定可靠。Idea Time:通过自然语言创建工作流
平衡性能、效率和内存,适用于多语言。强化对话能力,优化内存占用和速度。适应多样化应用场景,特别是快速、高效处理大量信息的场合。🔗http://qwenlm.github.io/blog/qwen1.5/🔗http://github.com/QwenLM/Qwen1.5🔗http://huggingface.co/Qwen🔗https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen1.5-32B-Chat-demo🔗https://x.com/imxiaohu/status/17762649305069814945⃣️🎓斯坦福大学CS25课程向所有人开放通过Zoom直播,每周邀请Transformer研究前沿专家分享最新成就。涵盖从大型语言模型到艺术、生物学、神经科学应用和机器人学的创新应用。🔗https://web.stanford.edu/class/cs25/🔗https://x.com/op7418/status/17759262412727708166⃣️🤖Zapier联合创始人演示AI自动化工作流新工作流通过聊天界面创建,易于修改和测试。随着大语言模型能力增强,预见更多软件采用类似交互。🔗https://x.com/dotey/status/17761243776013232667⃣️🎥Infinity AI:一键生成电影的AI工具仅需输入剧本,即可生成视频,技术仍在开发中。相信在未来10年内,小团队能凭借AI赢得奥斯卡奖。🔗https://xiaohu.ai/p/55318⃣️🤖开源低成本机器人手臂
🫧宝玉日报「2月26日」✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🚀企业如何落地AI?Anthropic分享最佳实践与常见误区Anthropic在AI Engineer Summit 2025上分享了企业应用AI的最佳实践,并总结了常见错误。核心挑战:如何入手、如何评估效果、技术选择困惑(如是否需要微调)。关键经验:评估先行,明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡,避免过早微调,先进行基础优化。案例分析:Intercom通过评估优化AI Agent Fin,使其处理86%的客服请求,其中51%无需人工介入。🔗[https://baoyu.io/blog/anthropic-ai-best-practices-common-errors](https://baoyu.io/blog/anthropic-ai-best-practices-common-errors)🔗[https://x.com/dotey/status/1894784214257615022](https://x.com/dotey/status/1894784214257615022)2⃣️⚡用飞书+DeepSeek R1搭建自动化AI工作流