文章列表-AI魔法学院

文章列表

回望做大模型一年后的感悟

不过，当时也看到了OpenAI内部对于AGI和商业化的追求是有明显的差异化的，因为在microsoft的时候有不少research team和product team合作的痛苦经验，深知两个方向所优化的目标是高度不

大模型感悟

谈Agent构建平台的设计

前者能够相对闭环的完成一轮调优工作，但如果有好用的平台支持则可以加速这个过程。

Agent 构建

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

本次开源的两个中文多模态大模型，包括如下：由 LinkSoul.Al 团队牵头，北京智源人工智能研究院、北京大学、零一万物等国内头部顶尖人工智能团队通力合作的第一个支持中英双语、语音到文本的多模态开源对话模型

开源模型

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

块的理想内容应该围绕单个主题保持一致，以便Embedding模型更好地工作。

RAG 大模型

理解 o3 及其技术分析

1.2、如何理解o3的能力大模型的能力与人并不相同，o3可以完成一些常人很难胜任的工作，但也有很多对人简单的问题o3很难完成。

o3 技术分析

提示词框架：Markdown结构法

为开场白和用户对话，接下来遵循[workflow]流程开始工作 --- 优点：这个语法结构是一个用于定义和描述特定任务或角色的模板。

prompt 提示词

详解 Diffusion (扩散) 模型

使用商规则的另一种用法来整理我们的公式：我们现在可以写出 KL 散度的对数项： DDPM 论文的作者忽略了第一项。

Diffusion 开源模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

另外，由于它是一个语言模型，在一些数学计算和工具使用上并不擅长，简单的四则运算可能都会出错。

LLM

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

本文作者研究主要关注两个问题：1）基于工业领域中的PDF文档，将单模态文本、单模态图像、文本+图像双模态放入RAG系统中，看一看文本+图像双模态是否能够提升RAG系统的性能？

大模型研究

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

首先从应用的角度来看，使用大模型来提高生产力的很多工作者都不免要处理很长的文本，比如律师、分析师、咨询师等，上下文窗口越大，这些人能用大模型做的事情就越广泛；其次，从技术的角度来看，窗口所能容纳的信息越多

Baichuan2 百川开源

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

人工智能如果仅止于现在看到的内容生成等几项应用，就还是单薄的。

大模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

为了理解和掌握语言，开发能力强的人工智能算法面临着重大挑战。

大模型

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

提供开源数据集、开源模型、模型工具等，用社区的方式免费开发给广大个人、企业用户使用。

开源

prompt必须知道的26条军规

prompt工程师迟早也要被淘汰。

prompt 大模型

QWen1.5: 卓越模型之路

我们相信多语言能力的提升，对于其整体通用能力也具有正向的作用。

Qwen1.5 开源模型

<...59 60 61 626364 65 66 67 68 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1