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Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

以上的许多特征形成了一种标准配置，被后来的模型重复使用。

Transformer

RAG超参数调优食用指南

采样的参数设置数量由 n_iter 给出。

rag 大模型

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

输入您的主题，几秒钟之内，它就会制作幻灯片、生成文本、选择设计，甚至创建图像 - 这一切都归功于人工智能。

AI 工具

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

比如典型的Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的

LangChain 知识库

大模型训练为什么用A100不用4090

这是就需要用到前面每一个 token 的 K 和 V，由于每一层的参数矩阵是不变的，此时只有刚生成的那个 token 的 K 和 V 需要从头计算，输入 prompt 和之前生成的 token 的 K

大模型

3.5k star！一款万能的 SQL 分析工具，厉害了！

众所周知，SQL是数据分析领域的利器，但它通常只能用于分析数据库中的数据。

dsq 开源项目 SQL

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

Canny 模型生成效果示例图源：Hugging Face/diffusers Depth 模型生成效果示例图源：Hugging Face/diffusers

SDXL

ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程

我们在生活中接触到的大部分内容，都是以产品形式出现的。

chatgpt 提示词 prompt

Prompt：我常用的对话技巧

前面在写《Prompt：链式思考与自我一致性》的时候，为了换封面，就想着用 DALL·E 生成一下。

prompt 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

反馈与检测：智能体在完成一个个任务的过程中，会基于外部环境的反馈和自我思考检测离完成目标还有多少距离；一直干：如果还没有完成目标，智能体会“自动并持续”生成更多的任务计划、收集信息、检测和反馈，直到完成目标

大模型

小度为何押注AI眼镜？

这当中涉及为大模型定制整体的技术架构，哪些模型放在端上、哪些放在云上，以及如何让硬件的传感器、芯片、存储的组合更适配需求，如何在成本与性能之间做平衡…… 这种AI硬件之路，不是设备上搭载大模型，也不是设备上跑

AI眼镜小度

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

Haiku可以在不到3秒时间，阅读一个包含图表和图形的信息和数据密集型的研究论文（大约10k token）。

claude 大模型

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

而且图片输入分辨率也提高到了1024×1024分辨率，并专门针对图表、截屏等生产力场景进行了优化。

零一万物 YI 李开复

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

Source 注：Source 该过程涉及使用三个要素： 1.嵌入模型 2.检索器，通常是一个向量数据库 3.生成器，即LLM 首先，要使检索过程奏效，需要将数据转换为“嵌入形式”，即将文本表示为数值向量的形式

RAG 大语言模型

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

在 RAG (检索增强生成)领域，选对向量模型至关重要，它基本就决定了 RAG 系统的“天花板”，也因此，向量模型的选择总是业界的热门讨论话题。

rag 大模型

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