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发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

默认保存路径在C盘，如果要修改路径可以看下图。

Qwen1.5 大模型

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

基于已有数据和继续爬取的中文金融数据，将继续利用 GPT3.5/4.0 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱-金融、CFLEB 金融数据集等数据上进一步扩充高质量指令数据集。

LLaMA

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

这样做的好处是我们可以聚焦于核心内容，因为在学习过程中，一个重要的原则就是不要试图一次性理解所有内容，否则很容易忘记最初的目标。

大模型

提示词框架：Markdown结构法

可读性强：Markdown的文档即使不转换，也非常易于阅读。

prompt 提示词

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

各种复杂任务都能自主解决，例如：让它使用python来分析给定的数据通过这个案例可以看到，XAgent会分步逐一分析并解答问题，和之前的AutoGPT的运行机制很相像。

ChatGPT 智能体 Agent

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

其核心抽象是将Llamaindex的各种模块（LLM、提示、查询引擎、检索器等）作为DAG图上的节点，通过声明式编排完成应用逻辑开发。

Query Pipeline 大模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

非饱和量化是最本质也是最暴力的方法，即通过统计网络模型中每一个层中权重或激活值的绝对最大值，将其映射到127，来计算出缩放因子scale，然后使用线性映射的方式将原始的浮点数据转换到INT8的数据域中，如下图（

大模型

Threejs: 数字人生成金色动态粒子效果

昨天的文章提到通过修改数字人的材质做全息投影仪的动态效果，今天分享一下生成金色动态粒子人的代码，效果图如下：效果中还包含多个粒子效果的动态转换，有了这个，再加上摄像头，就可以完全模拟亚运会的数字人效果了

Threejs 数字人

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

一、语音识别现状二、评测意义与预期成果三、评测方案四、评测结果一、语音识别现状得益于近年来深度学习技术的快速发展，人工智能的主要分支(图像、语音、自然语言处理等)都相继进入了大规模落地应用阶段

语音识别 Faster-Whisper

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

应用上面这几个步骤，就可以直接跑通复杂提示词的逆向了，不过除了这三个大结构之外，针对第一步还可以增加更多细节，比如： 1.

大模型

金融行业的AIGC应用

目前FinChat.io是金融行业功能最强大的AI聊天机器人，旨在提供先进的数字化财务分析体验。

金融大模型

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

如果只使用第一阶段的嵌入式检索，随着数据量的增加，将会出现检索退化的问题，如下图中的绿线所示。

网易 RAG 知识库

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

二、使用工具（Tool use）大语言模型本身也不是万能的，比如吴恩达提到，在早期视觉研究领域，大模型便需要依靠视觉处理工具才能实现对图像视频等内容的处理。

GPT-5 智能体

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

就像学生在考试时可以查看笔记来帮助自己更好地回答问题一样，向GPT模型提供参考文本可以帮助其减少编造虚假答案的情况。

ChatGPT 大模型

世界顶级七大管理工具：SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则、波特五力分析

例如，市场需求增长、技术进步、政策支持、竞争对手弱势等。

管理工具

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