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项目概述 本项目是一个基于Python的数据处理和查询系统,旨在通过调用一系列API来获取和处理用户所需的信息。系统通过解析用户的问题,自动生成查询步骤,并调用相应的API获取数据,最终返回用户所需的
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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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law 使用zhipuai和requests库 安装完成后运行answercomp.py开始答题 生成答案为puddingresult1647.json文件 思路 通过解析提问返回的答案,当遇到工具
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Tianchi-Competition 前提条件:下载embedding模型到app/model/m3e-base 启动方法:python app/core/main.py 问题没有得到答案:跑fil
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八斗科技法律大模型比赛 本项目用于八斗科技法律大模型比赛,包含两套处理方式,1-100题、165-199题采用LegalToolsUtils对应的main方法执行。101-164题采用FilterSc
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LawGLM-京小科大模型探索队 本方案的目的是对法律相关的问题进行解析,通过调用工具来完成对法律相关问题的解答 (部分代码在公司电脑中,本代码不是全的) 本方案的实现步骤如下: 解析问题,并对问题
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PVTv2 This is the Hugging Face PyTorch implementation of the PVTv2 model. Model Description The Pyra
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glm-law24-competition 介绍 琶洲算法大赛法律大模型 软件架构 第一步:意图识别 可分为三类:信息整合、诉讼书生成、问答。 第二步:执行 问答 方案:本项目提供了13个数据表和24
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Model Card for InternVideo2 This modelcard aims to give the model info of 'InternVideo2: Scaling Vid
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项目说明文档 我们设计了一款名为 钩子(GouziAgent) 的智能体框架,“钩子”意味精准捕获用户需求,为其呈现想要的结果。 项目概述 本项目由五个主要的智能代理(agent)组成:decompo
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Llama-3-Groq-8B-Tool-Use This is the 8B parameter version of the Llama 3 Groq Tool Use model, specif
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Law Game 2024 输入文件预处理 (1) 首先对原始问题进行模型打标 (输出路径为 s1b/data/question_b_with_labels.json): python -m reac
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PVTv2 This is the Hugging Face PyTorch implementation of the PVTv2 model. Model Description The Pyra
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PVTv2 This is the Hugging Face PyTorch implementation of the PVTv2 model. Model Description The Pyra
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第三届琶洲算法大赛 - GLM法律行业大模型挑战赛道 项目解决方案 第一步:问题拆解与规划 根据问题和Prompt,利用GLM4大模型生成问题拆解、查询及逻辑计算规划plan; 第二步:计划
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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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一、解题思路 1、意图识别,判断解决问题需要加载用到哪些场景接口,并作必要的问题修复和补充。 2、为问题解决设置路径规划,用于指导调用接口流程。 3、编写任务处理agent组件,包含计划、记忆、执行
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LawGLM-Splandour-s1b GLM法律行业大模型挑战赛初赛B榜Splandour团队代码。 赛事官网 1. 团队信息 见方案说明文件 2. 环境安装 见方案说明文件 3. 代码运行 见方
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