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大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

我让 GPT-3 和 Llama 学会一个简单的知识：A 就是 B，然后反过来问 B 是什么，结果发现 AI 回答的正确率竟然是零。

大模型

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

他们根本不会往前冲然后我会第一个去死 Erwin_12.wav|Erwin|ZH|地下室里到底有什么 Erwin_13.wav|Erwin|ZH|也就无从知晓了好想去地下室看一看我之所以能撑着走到今天

Whisper 语音优化

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。

大模型学习

垂直领域大模型的思考

回顾人对知识的理解：小学中学都在学习通用领域的知识，然后大学阶段继续进一步学习特定领域的知识。

垂直领域大模型

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

两者在知识吸收的效率上，简直可以比拟为飞机与马车的差异。

教育 AI 学习

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

从自然语言处理到语音识别，从情感分析到知识问答，大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。

大模型测评

Learn Prompting-基础篇

本系列将介绍人工智能的基本知识，以及为什么你应该关注提示工程。

prompt

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

缺乏特定领域的知识——大语言模型接受过通用任务的培训，这意味着它们不能访问某一家公司的私有数据或本地数据。

检索增强生成大语音模型

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

过早使用结构化提示词，尤其是在缺乏基础知识的情况下，可能会导致生成内容质量不佳时，难以准确识别和解决问题，也会影响对提示词机制的深入理解。

提示词结构化

最强国产开源多模态大模型MiniCPM-V：可识别图片、视频，还可在端侧部署

请注意，目前官方仓库尚未支持 MiniCPM-Llama3-V 2.5，我们也正积极推进将这些功能合并到 llama.cpp & ollama 官方仓库，敬请关注！

minicpm 面壁

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

这些知识可以大致分为以下三种知识类型：语言知识、常识知识和专业领域知识。

大模型

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在生成图片前，我们先了解下提示词的基础原则，有了这些知识能迅速帮助各位同学构建出自己的提示词。

SD prompt 文生图提示词

弱智吧竟成最佳中文AI训练数据？！中科院等：8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书

具体来说，使用弱智吧数据训练的大模型，跑分超过百科、知乎、豆瓣、小红书等平台，甚至是研究团队精心挑选的数据集。

弱智吧训练数据集

「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升

在AI的众多分支中，语音识别技术的突破性进展尤为引人瞩目。

Whisper 语音识别

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