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你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

这种方法可以用于实现各种知识密集型 NLP 任务，如问答、文摘生成、语义推理等。

Prompt 大语言模型 RAG

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

该方法将所有组件作为单个集成系统进行预训练、微调和对齐，通过语言模型和检索器进行反向传播以最大化性能：对齐为一个集成的系统，通过语言模型和检索器进行反向传播以最大化性能。

RAG 大模型

中学生也能看懂的Sora视频生成原理解读

这一网络负责将原始视频数据压缩成更低维度的表示形式，即一个由许多小块组成的密集网络。

视频生成 sora

StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

这些模型背后，可是有着大量时间和资源的投入，比如SD1.5版本，耗资高达60万美元进行训练，其中的训练时间更是以万来计算的！

stablediffusion sd 文生图

【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

而从集成角度，在LLM出现之前，我们构建一个基于自然语言交互的AI应用，可能面临繁琐的配置与训练过程，而最后的效果却不如人意，以训练一个简单的天气查询机器人来说，其流程可能是这样的：而现在，我们可以利用大模型轻松构建自然语言的交互界面

大语言模型

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

报道提到，GPT 开发速度放缓的部分原因是用于预训练的文本和数据供应减少（预训练有助于 LLM 理解概念之间的关系，从而解决起草内容或调试代码等任务）。

Scaling Law AI大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

它根据每个权重的大小以及相应输入激活的范数的乘积进行评估，这个乘积是通过使用一个小型校准数据集来近似计算的。

大模型

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

这些能力之所以被称作“涌现”，是因为它们是模型在广泛的数据集上进行深入训练，并依托其庞大的参数量所自然形成的。

sora 论文

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

如何评估大模型中数据集的质量？

大模型面试

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

这些能力之所以被称作“涌现”，是因为它们是模型在广泛的数据集上进行深入训练，并依托其庞大的参数量所自然形成的。

Sora 微软

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

实验结果表明，该方法在VITON-HD数据集上表现出了优越的效果。

文生图

生成式AI与大语言模型的区别

通过吸收大量的训练数据，生成式人工智能模型可以使用复杂的机器学习算法来理解模式并制定输出。

生成式AI 大语言模型区别

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

它们可以通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，并具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

大模型

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。

大模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这些算法可以通过训练神经网络或使用矩阵分解等技术来学习单词的嵌入表示。

embedding

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