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了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

在上一篇中，我们带大家系统认识了AI。

Kimi 大语言模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

大型语言模型（LLMs）已经展示出了令人印象深刻的能力，可以存储和部署大量知识以响应用户查询。

RAG 大模型自动回复

被高估的Pika，被低估的多模态AI

在行业主语为“落地”的当下，多模态 AI 正走向场景化、实用化、商业化。

大模型多模态

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

作为 ControlNet，它会对参考图进行分块，并识别出区块内的对象。

StableDiffusion 文生图

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

开发者在扣子（coze.cn）上，可以体验到 Kimi 大模型全新的 Tool Calling 能力和超强的用户意图识别能力，将这颗全新的'大脑'与平台上丰富的插件、工作流等能力结合，低门槛地打造各种业务场景下的

Kimi 扣子Coze 大模型

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

大语言模型在企业应用的一些典型落地场景如： o 构建以自然语言为交互界面的应用，结合成熟的语音/图像识别、语音合成等技术，在市场营销、客户服务等领域提升客户体验。

大语言模型

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体，相比上一代的训练数据增加了 40%，在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中展示出了优越的表现，且支持多个语种

开源模型

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

在移动智能终端品类越发多样的时代，为了让预训练语言模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端，对预训练语言模型的压缩是必不可少的。

BERT 语言模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

Dify 简介 Dify 是一个 LLMOps 服务, 涵盖了大语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。

Dify 大模型知识库

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型

LLaMA

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

（二、软件和部署) 本期开始，为大家讲下这些大模型是怎么训练生成的首先，为了确保本系列的讲解流畅，我将直接深入讲解大型语言模型的代码。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 和 Midjourney的优劣势比较，如何选择？

Midjourney基于Discord平台提供服务，可以根据自然语言描述（称为“提示”）生成图像，也支持图生图功能。

文生图

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

这种转变不仅减轻了用户的认知负担，还能够帮助识别人类未明确表达的潜在需求，从而为用户提供更全面和无缝的服务。

Agent 2.0 大模型

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

Flan-T5是Google从另一种方式尝试的自然语言大模型的路径。

大模型

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

代理模式不仅可以拓展大模型的功能（比如给大模型加上网页搜索，加入知识库等），还可以规避大模型的弱点（比如需求是一段代码，但是大模型回复的内容不单单包含代码，还有一些解释语句）。

多代理模式大模型

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