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解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

具体包括： - 语言理解与生成：包括语言理解与抽取、上下文对话、生成与创作、角色扮演等方面； - 专业技能与知识：涵盖了计算、逻辑与推理、代码、知识与百科等专业知识技能； - Agent智能体：包括工具使用和任务规划两个关键能力

大模型方法论

Stable Diffusion

一键复用！Stable Diffusion WebUI 神仙插件 LightFlow

今天为大家推荐一个非常好用的 Stable Diffusion WebUI 插件 LightFlow，它可以将一张图像的生成参数和相关设置保存为文件，这样无论是复用图像生成信息还是分享给别人都非常方便

SD 流程

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

设置默认的系统推理模型配置完毕之后，在这个弹出窗口的顶端选择“系统模型设置”，将“系统推理模型”设置为反应最快、成本最低的 8K 模型。

Dify Moonshot API 工作流

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

虽然有许多适用于不同领域和模态的人工智能模型，但它们无法处理复杂的人工智能任务。

开源模型

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

这些数据，作为对模型的输入，也就是提示词，贡献了绝大多数资源的开销。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

如何从零开始，打造一家AI驱动的公司？

一年以来，大模型的出现，和雨后春笋般涌现的各类AI工具，进一步拉低了个人创业门槛，让更多的普通个体可以躬身入局，享受这个时代和技术带来的红利。

大模型打造公司

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

python=3.10 -y # 激活环境 conda activate xtuner # 安装最新版 xtuner pip install xtuner 2、自我认知训练数据集准备为了让模型能够让模型认清自己的身份

Llama3 对话问答模型

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

效果展示经过我的实测，这个项目特别适合低分辨率和模糊照片的高清化处理，比Stable Diffusion WebUI中的高清化效果要好上很多。

SUPIR 文生图

国产AI，逃过一劫

进入2023年下半年，许多大模型开始从技术走向商业化，各家纷纷抢占数据、算力、场景、应用高地，以争夺大模型市场话语权。

ChatGPT 大模型

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

ChatGPT的强大毋庸置疑，特别是GPT4里面的数据分析、DALL.E 3图片生成等功能，以及近期推出的GPTs功能，这些官方公布的功能都是由他们自己内部的模型开发人员编写的提示词构成的。

ChatGPT prompt

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

Brain模块承担记忆、思考和决策等内在的任务；Perception模块负责感知和处理来自外部环境的多模态信息；Action模块负责使用工具执行任务并影响周围环境。

LLM Agents

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

「思维树（Tree of Thoughts）」通过探索每个步骤的多种推理可能性来扩展COT。

Agent

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

如果该技术未针对您的用例进行优化，则会增加模型训练和推理的计算成本。

训练

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

本场汇报共40多分钟，包含2个方面，一个是如何训练出GPT这样的大语言模型，里面包含了大语言模型的训练过程以及相关的技术，虽然是一种high-level的讲解，但是对于理解ChatGPT的训练十分有用。

大模型

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