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7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

这就好比你问了一个复杂的问题，RAG先跑去图书馆查资料。

OCR RAG 开源

《嬛嬛朕emo啦》但马斯克！阿里这项技术开放试玩

，时长00:17 为什么只需要上传一张图就能立即做到逼真效果？

音频阿里

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

一.引用在LLaMA2-7B这样的原始LLM中使⽤带有噪⾳嵌入进⾏微调时，其在AlpacaEval上的性能从29.8%提⾼到64.7%（图1

NEFTune 大语言模型

中文常用停用词表下载

停用词表这个概念，我们可以用一个有趣的故事来帮助理解：想象一下，有一个巨大的图书馆，里面装满了各种各样的书籍，但是有一天，图书管理员发现了一个问题：很多书里都包含了大量的“的”、“是”、“了”这样的词

训练停用词

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

最后我会再放一张脑图，没空看的可以收藏一下文章，然后滑到最后去保存脑图。

OpenAI Prompt 提示词

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

Lucene 当前从没有删除的最大输入段创建 HNSW 图的副本，然后将来自其他段的向量添加到此 HNSW 图。

向量数据库

阿里Outfit Anyone实现真人百变换装

扩散模型已经证明了它们能够生成高质量和逼真的图像，但当涉及到虚拟试妆等条件生成场景时，它们在实现控制和一致性方面仍然面临挑战。

Outfit Anyone 阿里

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG的演进轨迹在四个不同阶段展开，如下图所示。

rag 检索增强

真超越了GPT？国产大模型实用场景横评②

4.交互性：模型是否能猜测不太准确的问题背后，用户的真实意图。

大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

其技术架构图大致如下[4]：基于KG+VS进行上下文增强图3中query进行KG增强是通过NL2Cypher模块实现的。

RAG 检索增强大模型

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

🖼️ 多图理解和上下文学习。

MiniCPM-V 2.6 大模型

大模型推理能力增强方法总结

在下面的图中，左侧的提示是使用少样本思维链范例编写的。

推理能力大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

如上图所示，许多教科书中显示的图形都是U形风险曲线。

泛化大模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

例如，如果一个超人类助手模型生成了一百万行极其复杂的代码，人类将无法为关键的校准相关任务提供可靠的监督，包括：代码是否遵循用户的意图、助手模型是否诚实地回答有关代码的问题、执行代码是否安全或危险等等。

OpenAI 人工智能

用Midjourney给自己制作精美的logo或头像

在图形设计领域，人工智能正在革新logo的创建方式。

头像 logo

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