文章列表-AI魔法学院

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点评：六大向量数据库

无论是图像搜索、推荐系统还是自然语言处理，这些向量数据库都能够帮助开发者快速构建高性能的应用。

向量数据库

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

（相关链接，见文末）一、原理模型 CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。

大模型

新测试基准发布，最强开源Llama 3尴尬了

其实关于这一点，最近已经有研究论证，前沿模型都会偏好自己的输出。

Llama 3 大模型开源

更强的小型LLM：Zephyr-7B

每项任务都提出了独特的挑战，并要求模型在分类准确性方面表现出色。

Zephyr-7B 大语言模型

如何快速构建GPTs个人知识库应用？

- 社区参与： OpenAI鼓励社区成员参与GPTs的构建，无论是教育工作者、教练还是爱好者。

GPTs 知识库

Suno音乐新手指南（手把手完整版教程）

想了解更多信息的朋友，建议看下Suno官方的介绍文档：https://www.suno.wiki 原文地址：https://shimo.im/docs/vVqRMPBgYycW8x3y/read &

suno 歌曲教程

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

但它非常擅长这些模式，以至于它可以像你一样书写文本，可能更好。

开源模型

如何构建基于大模型的App

不论是AI 原生还是AI 赋能的应用，都会面临如何构建基于大模型APP 的问题，基于大模型的App 在系统架构和开发方式上有什么不同呢？

构建大模型App

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多小众语言。

翻译大模型

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

最近一直在忙着研究这些开源的大模型，写文的频率慢了点。

开源模型

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

在这里不论是langchain选择了命令式的langchain template，还是今天要介绍的主角llamaindex选择的声明式的QueryPipeline，以及在此之前已经发布了数据处理阶段的pipeline

Query Pipeline 大模型

图解 transformer——逐层介绍

注意，在推理过程中，我们没有目标序列，而是循环地将输出序列送入解码器的嵌入层，正如第一篇文章所言。

Transformer 大模型图解

李彦宏偏爱小模型｜AI光年

百度基于文心大模型开发了智能代码助手Comate，百度每天新增的代码中，已经有27%的代码由Comate自动生成的。

李彦宏小模型

ChatGPT提示工程 - 总结

使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果策略3：让模型检查是否满足条件策略4：少样本提示原则二：给予模型思考的时间策略1：明确说明完成任务所需的步骤策略2：提示模型不要匆忙得出结论，

GPT

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

延伸阅读：一文探秘LLM应用开发(27)-编排与集成（大模型时代应用特点及编排与集成框架概论-1）一文探秘LLM应用开发(27)-编排与集成（大模型应用开发原则及框架使命）值得一提的是，这款应用的大模型接口国内替代支持的正是提出

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