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成功案例：Sam Witteveen，Red Dragon AI的联合创始人，认为CAMEL-AI是制作合成数据的极好方式，特别适用于客户服务或聊天机器人的训练和微调。
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数据集使用：Valory提到，CAMEL AI的”领域专家”数据集，包含两个GPT 3.5 Turbo代理之间的25,000次对话，作为Teknium的OpenHermes模型和微软Phi模型训练数据的一部分。
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多智能体系统潜力：由Guohao Li设计的CAMEL，强调了多智能体系统绕过传统AI限制的潜力，使得像网络钓鱼邮件生成和网络漏洞开发这样的任务成为可能。
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核心特性：Sophia Yang博士，来自Mistral AI的开发关系负责人，强调了CAMEL的核心在于其提示工程，即初始提示。这些提示被精心定义，以分配角色，防止角色翻转，禁止伤害和虚假信息，并鼓励一致的对话。
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MPT-30B-Chat模型：Databricks提到，MPT-30B-Chat是一个对话生成的聊天机器人模型，通过微调MPT-30B并使用19.54%的Camel-AI来源数据进行训练。
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创新概念：Yogesh Haribhau Kulkarni，AI顾问，认为这一创新概念将重新定义AI代理之间的互动方式，并因此革新对话AI领域。
