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Sora相关论文合集---全32套大放送

### 总览摘要: - **研究背景与动机**: - 扩散模型在图像生成领域取得了显著进展，但大多数模型采用卷积U-Net架构作为骨干网络。

Sora 论文

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

如上图所示，这些选择也已经得到了经验验证。

大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

LLM代理应用的拓扑图如图6所示。

大模型

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

一款开源图像生成软件 2.

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推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

语言模型作为“大脑”,负责解析用户意图和生成响应。

大语言模型推荐

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

具体模型结构根据任务类型分为两种：输入为单句文本的模型（如图4 所示）和输入为句对文本的模型（如图5 所示）。

BERT 语言模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

比如 RA-DIT 试图通过增强 RAG 用到的 LLM + 单独训练一个 retriever 的方式加强 LLM 「自有」知识和外挂知识的双向奔赴

大模型 LangChain RAG

垂直领域大模型的思考

如果模型没理解人们的意图，或者不会写，也能进行拒识，而不是“强行”给出一个错误的SQL。

垂直领域大模型

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

下图为“BRTR”原则的图解。

ChatGPT 大模型

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

在此之前，传统的语言模型通常只能生成符合语法规则的句子，但往往无法理解用户意图，导致生成的输出与用户期望不符。

大模型训练

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

5.图片和图表检测：除了文字，图片和图表也可能被抄袭。

Prompt ChatGPT

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

从而提供市场足迹的直观视图。

prompt 提示词

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

RAG 研究发展历程图谱我们从技术演变的视角，将 RAG 的发展分为以下几个阶段： 3.1、初级 RAG 经典的 RAG 流程，即初级 RAG，主要包括三个步骤： .

RAG 检索增强

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

A：自从图灵测试在1950年代提出以来，人类一直在探索如何让机器掌握语言智能。

大模型

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

有些厂也试图效仿微软搞 RoCE 互联 GPU 集群，结果掉进坑里了。

大模型

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