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阿里最近推出AI项目的动作太过频繁，脑子跟不上了，事出反常必有妖，盘点一下

阿里动作太过频繁，就我的脑海回忆，推出了挺多东西的，效果还都不错，今天盘点下都有哪些。

阿里大模型

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

RAGFlow大大提升知识库RAG的召回率，不仅智能，而且可控可解释、真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试、提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。

OCR RAG 开源

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

该方法允许LLM高效处理更长的上下文，在多轮对话等场景中展现出巨大应用潜力。”

大模型 llm框架

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

而不同感知通路和行为模式显然的对应了一种效率的级别，当猫的反应速度大于蛇六倍的时候，它的王八拳对于蛇而言就是无解的。

写文章

新模型Cascade你真的用对了吗？！

模型出的效果图片右边使用SDXL模型出图效果：提示词： text“stable”，Made from green shrub leaves, 提示词： text“stable”，

Stable Cascade 模型

大模型压缩首篇综述来啦~

通过对模型中贡献有限的冗余参数进行剪枝，在保证性能最低下降的同时，可以减小存储需求、提高内存和计算效率。

大模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

其实一直有很多人问我，Prompt要怎么写效果才好，有没有模板。

提示词 prompt

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

前言最近在研究ASR相关的业务，也是调研了不少模型，踩了不少坑，ASR这块，目前中文普通话效果最好的应该是阿里的modelscope上的中文模型了，英文的话，还是非whisper莫属了，而且

faster-whisper 语者识别 ASR

构建开源多模态RAG系统

这篇文章探索和了解如何创建一个高效的RAG系统，结合ChromeDB和Hugging Face等开源技术在大型语言多模态应用中的力量。

RAG 大模型

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

在训练过程中，通过设置很小的学习率，从而达到微调的目的。

大模型微调

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

Playground团队刚刚发布了新的文生图模型Playground v2，它是基于SDXL的架构从零训练的模型，但是根据用户评价，它在生成效果上比SDXL强2.5倍。

文生图 Playground

解码二维码：揭秘我的漂亮二维码生成秘诀！

先看效果，喜欢的可以继续读下去。

图像文字

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

开源模型

淘宝模特全体注意！阿里AnyDoor AI换装神器出来了，年度最强AIGC重制绘图工具，重塑电商模特产业

但近日，阿里和港大联手推出了一个工具，可以轻松实现一键换衣，更重要的是，操作简单，实现效果惊人。

AnyDoor 换装文生图

如何使用ChatGPT写论文

许多人都想借助ChatGPT写学术论文，但是都觉得很空洞而且无法达到预期效果，这是因为对ChatGPT的指令使用不当。

ChatGPT 写作

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