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图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

一、分块与向量化首先，我们的目标是创建一个向量索引，用以代表我们文档的内容，然后在运行时寻找所有这些向量与查询向量之间的最小余弦距离，以匹配最接近的语义含义。

检索增强式生成 RAG

第一个StableCascade动漫大模型上架了

作者在C站没什么名气，只在SD1.5时代发布过一个下载量区区几百个的模型，但效果非常华丽。

StableCascade 文生图

聊聊AI产品做算法备案这件事

同时，里面首次提到：具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。

工作

20 个提升您设计水平的DALLE-3提示词

翻译提示：“创建关于[特定主题，例如‘全球变暖’]的信息图。”

提示词 DALLE

一文汇总市面上所有prompts提示词框架！

重新生成：尝试在 Prompt 不变的情况下多次生成结果，优中选优 4 APE框架

prompt 提示词

万字长文-大语言模型指令调优综述

作者还通过使用度量图像一致性和编辑质量的指标，与 SDEdit(孟等人，2022 年)进行了定量比较。

大语言模型

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

与此同时，同CodeShell-7B配套的量化与本地部署方案，以及支持VSCode与JetBrains IDE的插件也全部开源，为新一代智能代码助手提供了轻量高效的全栈开源解决方案。

开源模型 AI编程

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，有一种情况除外，就是你就是想薅平台流量来获得一些收益，比如这几个月很火的流量主玩法，对文章的质量要求不高，GPT写完简单修改就能发出去了。

提示词写作自媒体

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

根据第一次直译的结果重新意译，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂、符合中文表达习惯，但要保留原有格式不变出自：https://mp.weixin.qq.com

KimiChat 写作

Stable Diffusion

OpenAI救了Stable Diffusion！开源Dall·E3同款解码器，来自Ilya宋飏等

它能让图像生成质量更高、更稳定，比如多人脸、带文字图像以及线条控制方面。

SD 文生图 DALLE

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解！

速度与Euler相近，但质量不如Euler。

Stable Diffusion采样器

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

当这三个测试集成为衡量大模型表现的指标时，就会出现专门为了得高分而做的各种技术性调整，但这些调整可能背离了提升大模型能力的初衷。

ChatGPT 国产大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

Pinecone是领先的向量数据库供应商在向量数据库（如：Pinecone）中索引的任何内容都需要首先Embedding（可以看我上一篇文章大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心

RAG 大模型

国产编程大模型CodeGeex

CodeGeeX含有40个transformer层，每层自注意力块的隐藏层维数为5120，前馈层维数为20480，总参数量为130亿。

编程

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

具体过程包括： o 文档顺序调整：利用图注意力学习将检索文档动态调整到开始、中间和结束位置，以最大化回答质量的强化奖励。

RAG 检索大型语言模型

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