文章列表-AI魔法学院

文章列表

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

训练式位置编码的缺点是没有外推性，即若训练时最大序列长度为2048，在推断时最多只能处理长度为2048的序列，超过这个长度就无法处理了。

大模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

终于又有时间更新文章了，今天继续总结最近一周的研究动态，梳理了10篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展，其中涉及涉及多模态RAG、推理时对齐、多模态模型、大模型微调、大模型Agent等热门研究。

大模型研究

中文常用停用词表下载

停用词表这个概念，我们可以用一个有趣的故事来帮助理解：想象一下，有一个巨大的图书馆，里面装满了各种各样的书籍，但是有一天，图书管理员发现了一个问题：很多书里都包含了大量的“的”、“是”、“了”这样的词

训练停用词

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

能够一次理解超长文本的大模型，究竟能做哪些事？

Baichuan2 百川开源

大模型在金融行业的应用场景

本文整理了国内外大模型在金融行业的应用场景，内容不够详实，仅供参考。

大模型金融应用

全球学术界知名学者教授信息大盘点（全）

本文是学术大佬资料整理得合集（共计86位），他们都是自然语言处理（NLP）方面得权威专家。

AI大佬知名学者

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

这些情绪刺激来源于三种信息学理论 1️⃣自我监控理论。

Prompt 大模型

来个优秀的开源人脸识别项目！

通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段的密切结合，将人体固有的生理特征或行为特征收集起来，进行取样、数字化处理和分析。

人脸识别开源项目

我为什么不看好大模型行业

启示是：技术追求极致无可厚非，但商业必须要性价比才能成立创新获利理论- 该理论最直接相关但不如前两者影响大。

大模型

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

本文旨在让无大模型开发背景的工程师或者技术爱好者无痛理解大语言模型应用开发的理论和主流工具，因此会先从与LLM应用开发相关的基础概念谈起，并不刻意追求极致的严谨和完备，而是从直觉和本质入手，结合笔者调研整理及消化理解

prompt 大模型

EasyPhoto | 您的智能 AI 照片生成器

训练完成后，我们可以在推理部分生成图像。

训练 EasyPhoto 文生图

《特朗普爱上在白宫当保洁的我》拍好了，3个月赚了10个亿

因为剧情设定极其反智且不合常理，根本经不起任何推敲，这部剧在美国的评价那是骂声一片，看与不看的人都骂。

短剧

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

大模型的发展已经到了一个瓶颈期，包括被业内所诟病的罔顾事实而产生的“幻觉”问题、深层次的逻辑理解能力、数学推理能力等，想要解决这些问题就不得不继续增加模型的复杂度。

MoE 大模型

除了深度换脸、模拟配音，还能口型匹配的AI软件出现了

Misra相信，AI驱动的翻译和口型匹配技术可以帮助人们更轻松地联系和理解他人。

AI

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

此前，DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑，详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计（参考：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？

大模型

<...8 9 10 111213 14 15 16 17 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1