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大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

随着不同应用场景的实际需求，大模型的参数会变得越来越大，复杂性和规模不断的增加，尤其是在多模态大模型的开发中，每个数据集可能完全不同，有来自文本的数据、图像的数据、语音的数据等，包含不同的模式，特征和标注之间的关系可能也大有不同

MoE 大模型

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

这项测试从如下四个维度进行了展开： § 符号映射：使用随机符号替换分类标签，评估模型推理和泛化能力，避免过度拟合。

大模型

做大模型需要的环境设置

添加可用的清华源参考[4]，我发现自己之前安装的清华源的地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 是清华维护的

开发环境

prompt中的分隔符号的正确使用方法

无论是在日常对话中，还是在我们与先进技术，特别是像GPT这样的人工智能模型交互时，准确传达我们的意图是至关重要的。

prompt 分隔符

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

这是因为Windows10文件夹名有长度限制，如果安装目录本身过长，会导致运行的时候出错。

Stable Diffusion 插件安装

忘了stable diffsion的英文提示词吧，这个工具点点鼠标就可以了

3、不足和建议这个插件满足了我想要实现的一切效果，对于英语水平不佳的中国人来说，这个插件更是彻底解放了大脑，不需要绞尽脑汁去思考提示词怎么写，只需要用鼠标点点就可以实现想要的效果。

stable diffsion 提示词

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

而要构建这个外挂知识库，常见的方法包括向量数据库、知识图谱，甚至也可以直接把ElasticSearch数据接入。

向量数据库大模型 cpu

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

这个模型能处理文本、图像、动作输入，轻松应对多任务挑战，甚至跨界在机器人、游戏、医疗等领域展现强大实力。

Agent+GPT-4V 大模型

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

话不多说，我们直接上图：一、文心一言我们体验的是3.5版本，文心一言的交互界面简洁且通用，支持百度系的很多应用插件，界面通用性强

大模型测评

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

不同于预训练强调规模优先的Scaling Law，o1通过在推理阶段注入强化学习和思维链，打开了大模型在推理端的“能力上限”，这意味着国内的大模型企业可以模仿OpenAI，找到继续scale

AI 大模型

震撼！AI语言模型突破瓶颈，26个提示词原则引领GPT-4响应质量飙升57.7%！你的模型还在等什么？

图片例子说明了一个道理：提问的方式对AI的回答有着巨大的影响。

语言模型提示词 GPT-4

中学生能看懂：Sora 原理解读

在古代遗迹的机机首先，Sora通过一个叫做“视频压缩网络”的技术，将输入的图片或视频压缩成一个更低维度的表示形式，这一过程类似于将不同尺寸和分辨率的照片“标准化”，便于处理和存储。

Sora 原理

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

当然也不是硬套，一边套一边思考：为什么要这样写？

AI写作 GPT

ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。

开源

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

导读本次分享主题为大模型时代 AI 基础软件在金融行业的部署应用，分享内容将聚焦于金融行业，重点介绍某银行在 AI 基础软件部署和应用方面的经验与心得。

大模型金融

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