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【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

这种严格的监督训练方式限制了模型的泛化性和实用性，因为这样的模型通常还需要额外的标注数据来完成训练时未曾见过的视觉“概念”。

OpenAI 自然语言监督

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

此外，Qwen2 系列模型在安全性方面也进行了改进，通过测试显示其在生成有害响应的比例上优于或与其他模型相当。

qwen 千问开源

GGUF格式详解

GGUF就是一种二进制格式文件的规范，原始的大模型预训练结果经过转换后变成GGUF格式可以更快地被载入使用，也会消耗更低的资源。

GGUF 大模型

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

该法则的基本内容是：「当某个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。」

ChatGPT 国产大模型

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

（二、软件和部署) 本期开始，为大家讲下这些大模型是怎么训练生成的首先，为了确保本系列的讲解流畅，我将直接深入讲解大型语言模型的代码。

大模型

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

· · 最新研究论文：通过询问ChatGPT，您可以获取到关于数据分析的最新研究成果和论文，以保持您的知识更新。

ChatGPT 案例

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

打开终端或命令提示符，并执行以下命令安装wechat_articles_spider： pip install wechatarticles 步骤 3：安装完成后

微信爬虫

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

在成本效率方面，相比V1的稠密模型，V2模型节约了的训练成本，减少了推理时的 KV-cache 显存占用，将生成的吞吐量也提升到了原来的倍。

Deepseek-V2 大模型

中文开源OCR框架对比及介绍

倾斜校正：由于一般用户，在拍照文档时，难以拍摄得完全符合水平平齐与竖直平齐（我本人就经常拍的歪歪扭扭），因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要图像处理软件进行校正。

OCR

大模型微调数据选择和构造技巧

如果说我们直接采样一批线上的图文文本，直接送给标注的话，会存在一个严重的问题：他们标注的数据大部分都是攻略类，技术类比较少，标了3个月才攒了几千条大模型技术文本，但是攻略类已经成几万了。

大模型微调

大语言模型应用中的文本分块策略

当嵌入句子时，生成的向量侧重于句子的特定含义。

开源模型

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

音频编码器由640M个参数组成。

大模型语音

大模型时代-行业落地的再思考

这类做法只是对大模型的生搬硬套，对解决领域问题和传统方法并没有很大的帮助。

大模型

Markdown 介绍及使用教程

先把最常见的几个代码给你看看，so easy好吧在文字前加个#号和一个空格就能设置成标题，一级标题就用一个#号，二级标题就用两个#号，以此类推；在文字两边加**表示对包围的文字加粗

编程

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

数据分析：展示双环机制的有效性我们将使用一个简单的数据集iris.zip上传到XAgent，然后让XAgent分析数据集并生成一个报告。

ChatGPT 智能体 Agent

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