推理速度快2.5倍！最新Mamba-Transformer架构Jamba 1.5模型震撼登场：256K超长上下文+940亿参数，结合LangFLow打造AI投资顾问智能体实战演示 #crewai

🔥🔥🔥视频简介：
本期视频深入探讨和演示了最新发布的Jamba 1.5模型，并展示了其在实际应用中的强大功能。
🚀主要内容：
1️⃣Jamba 1.5模型介绍：详细解析其特点，包括混合mamba-transform架构、940亿活跃参数、256k上下文窗口等优势。
2️⃣性能对比：与其他主流大语言模型在上下文长度和推理速度方面的对比分析。
🚀实操演示：
1️⃣在AI21 Studio中使用Jamba 1.5
2️⃣通过NVidia NIM项目调用API
3️⃣在LangFlow中创建带有记忆功能的chatbot
🚀编程能力测试：使用三道高难度算法题测试Jamba 1.5的编程和算法能力。
🚀实战应用：在LangFlow中使用CrewAI组件，创建一个能够给出投资理财建议的AI agent系统。详细展示了如何设置财经研究员、数据分析师和投资顾问三个角色，并生成针对特定股票（如英伟达）的投资建议。
🚀本视频展示了如何无需编写代码，仅通过设置提示词和工作流，就能创建复杂的AI应用。

👉👉👉视频中所用到的代码 https://blog.stoeng.site/20240827.html
👉👉👉我的开源项目 https://github.com/win4r/AISuperDomain
👉👉👉打赏一下 https://ko-fi.com/aila

🔥🔥🔥YouTube时间戳：
0:00 - 介绍AI超元域和Jamba 1.5模型
0:31 - Jamba 1.5模型特性概述
1:25 - 与其他模型的上下文窗口大小比较
1:59 - 与其他模型的推理速度比较
2:27 - 演示如何在AI21 Studio中使用Jamba 1.5
2:54 - 在LangFlow中设置Jamba 1.5
3:55 - 测试Jamba 1.5的编程和算法能力
5:50 - 在LangFlow中创建用于投资建议的AI agent
6:48 - 设置第一个agent:财经研究员
7:26 - 设置第二个agent:数据分析师
7:55 - 设置第三个agent:投资顾问
8:30 - 运行工作流生成投资建议
8:58 - 查看为英伟达股票生成的投资建议
9:17 - 结论

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