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企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

那条阿里阿德涅之线到底握在谁的手里，或许很难说清。

大模型用户

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

选择完后需要对训练数据进行预处理，往往这一步就难住很多同学，无从下手，更别说 training。

大模型人工智能

AI+大模型在金融行业的应用场景

客户流失预警：通过分析客户行为、交易数据和互动历史，机器学习算法可以预测客户流失或转向竞争对手的可能性。

AI大模型金融

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

•技术细节写得比较泛（防止别人模仿）大概就是用视觉块编码（visual patch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion

sora openai 视频生成

AI落地里那些假的机会

小结明治维新那个年代的涩泽荣一写过一本叫《论语与算盘》的书，说的正是古代儒家的义利之辨，我们当然可以让义利两者复合，为企业赋予更高维度的价值，组织有更高的追求，不单搞定经济现实还让他有意义。

大模型

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

它不仅仅是一个简单的问答模型，更有可能成为医疗健康领域的智慧助手。

大模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

然而，这种方法有其自身的挑战，例如通过手工或使用 NLP 关键字提取/主题标记模型为每个文档确定适当的关键字，以及从查询中推断正确的关键字。

大语言模型

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

众所周知，大模型可以写好的文案、故事、散文和程序，而随着AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI等项目的火爆，以LLM(large language

大模型

深度好文，Agent盛行前传

（注：图片为网站截图，侵删）而在一位博主的视频中，他演示了如何搭建个人agent, 可以用来生成图表、写代码或学习等，核心原理是Assistnat agent基于LLM分析并用文本来解答疑问，将解决方案提交给

Agent 大模型

回望做大模型一年后的感悟

写在前面过去一年应该是AI圈最万千瞩目的一年了，大家对大模型、OpenAI、ChatGPT、AI Native、Agent这些词投入了太多的关注，以至于有一年的时间好像经历原本应该两三年才有的科技进步的感觉

大模型感悟

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

第一个原因是，因为大模型的参数量非常大，训练成本非常高，每家公司都去从头训练一个自己的大模型，这个事情的性价比非常低；第二个原因是，Prompt Engineering的方式是一种相对来说容易上手的使用大模型的方式

大模型微调

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

具体而言，他们创造性地提出了复指数移动平均 CEMA（ complex exponential moving average ），将上式（1）改写为如下形式： &

Meta 长文本大模型

Gartner：2024年人工智能渗透的十大战略技术趋势

这些注入人工智能的开发工具使软件工程师能够花更少的时间编写代码，因此他们可以将更多的时间花在战略活动上，例如设计和组成引人注目的业务应用程序。

Gartner 人工智能

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

「唯一的趋势就是没有趋势，」他们写道：「对于任意给定模型、数据集和提示工程策略的某个特定组合而言，最好的方法很可能都非常具有针对性。」

prompt 大模型提示

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

但他经常并不能把自己的能力量化的写下来，以及很多模糊的感受他自己也很难形容。

大模型

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