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PHP提示词技巧，全方位精调ChatGPT复杂任务生成效果！！！

其中，《Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language Models》这篇论文对于目前集中研究的写作AI颇具价值。

大模型

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从MoveNet的技术博客分享中，我感受到Google在这方面的工程能力确实值得我们学习，它在两种范式之间取得了优秀的平衡，既避免了单独训练一个det模型，又尽量保留了单人姿态估计的精度优势。

MoveNet-SinglePose Google 模型

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

所以，在写这篇文章时，我直接从一个RLHF开源项目源码入手（deepspeed-chat），根据源码的实现细节，给出尽可能丰富的训练流程图，并对所有的公式给出直观的解释。

PPO 大模型源码解读

中学生能看懂：Sora 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。

Sora 原理

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

微调Design2Code-18B模型的过程本次实验使用CogAgent-18B作为基础模型，并使用Huggingface WebSight数据集进行微调，该数据集由网页截图和代码实现对组成。

设计转代码大模型

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

这个训练过程以及使用的大规模数据集使LLM像Claude和GPT-4这样的模型嵌入了相当多的世界知识。

大模型提示词

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

这种差异，有时可能是在数据收集过程中不经意间产生的，有时则是故意为之。

大模型

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

然而，大模型的劣势在于其参数量巨大，导致训练和运行需要大量的计算资源。

大模型金融

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

为了避免过拟合，CoH添加了一个正则化项来最大化预训练数据集的对数似然。

Agent

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

用户将自己的个人头像上传后，可借助 Stable Diffusion 模型进行训练，并生成一款拥有不同风格的个人头像。

开源模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

一般来说，对于权重的量化，由于权重的数据分布是静态的，一般直接找出 MIN 和 MAX 线性映射即可；而对于推理激活值来说，其数据分布是动态的，为了得到激活值的数据分布，往往需要一个所谓校准集的东西来进行抽样分布

大模型

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

本范例使用非常简单的，外卖评论数据集来实施微调，让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。

开源模型

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

LLM则采用经过训练的内容并根据该训练创建生成响应。

开源模型

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

ensp; · SD 1.2:引入大数据集

Stable Diffusion 文生图

全球学术界知名学者教授信息大盘点（全）

本文是学术大佬资料整理得合集（共计86位），他们都是自然语言处理（NLP）方面得权威专家。

AI大佬知名学者

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