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为什么说AI现在还不行！

改善起来第一步肯定是希望能加入人格特征，让它的性格特征和你更像，比如是不是对人友善、表达是不是犀利，也要社会一点：会说话能联络感情等。

大模型

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

但如果把所有快递先分楼栋，再区分快递的类型，他的送货效率肯定会快很多。

工作流教学

17岁高中生写了个神级Prompt，直接把Claude强化成了满血o1。

当然，最后的计算器，肯定是一把成，这玩意对于加了思维链的Claude3.5来说，几乎没有难度。

prompt 大模型

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

2、外接大脑的具体好处外接大脑主要有3个好处，第一，肯定是辅助我们记忆，帮我们减轻记忆负担；第二，它必须是永久储存，不能像人一样老是忘记；第三，我们要提取这些知识的时候，能够一键搜索。

大模型

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

数智化肯定可以帮助所有规模的企业，包括大型企业和中小企业，实现降低成本和提高效率的目标。

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

StableDiffusionTxt2ImgProcessingAPI 其实如果只是想了解api需要输入的参数，到这一步，从代码中我们已经可以显而易见的看出我们需要的所有参数是哪些了但是，到这一步作为程序员肯定是不够的

文生图 api

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

知觉（Perception）：智能体功能通过各种传感器（如摄像头或麦克风）感知和解释它们所处的环境。

大语言模型

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

数据精度降低之后，模型的质量肯定也会有所下降，一般可以通过量化后训练（Quantization Aware Training，QAT）来缓解。

BERT 语言模型

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

o 之前，我一直觉得，论坛的技术教程变少，归根揭底肯定是资本运转问题，毕竟，技术支持都是很贵的，宝贵的经验分享，本身存在巨大价值，如果写出的东西，论坛没有足够的资本可以激励，

技术技术教程

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

这种有损压缩肯定是对SD的生成图像质量是有一定影响的，不过好在SD模型基本上是在512x512以上分辨率下使用的。

StableDiffusion 文生图

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

上到512卡的TP + DP后，512卡上总计每秒计算量为15100TeraFlops，因为涉及到通讯，GPU肯定不是每时每刻都在计算的，那么我们到底利用了多少GPU的算力呢？

开源模型

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

以书籍数据为例，一本书的内容肯定远远多余 2048 个 token，但如果采用头部截断的方式，则每本书永远只能够学习到开头的 2048 tokens 的内容（连序章都不一定能看完）。

大模型训练

一文带你看懂OpenAI-Sora生成视频的原理

这时候肯定有一大堆博主又要惊呼“太炸裂了”、“XXX要失业了”，但我想，再牛逼也是别人牛逼，你炸裂365天都没用，我们还是首先多从原理上去看看OpenAI的Sora模型是怎么生成这些视频的吧。

视频生成 sora

垂直领域大模型的思考

去做检索，肯定会召回很多无关的内容。

垂直领域大模型

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

但是继续沿用目前的发展路径，肯定是不行的。

Freysa 智能体

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