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大模型：泛化即智能，压缩即一切！

如果你认同Scaling Law定律，你就应该相信通过大量不同的数据来追求长期的模型泛化能力比短期的通过巧妙的模型微调更重要，这个想法在机器学习先驱 Rich Sutton 《苦涩的教训》中也有所体现。

泛化大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

当需要批处理和最大速度时，请使用vLLM 。

大模型

宁德核电推出全球参数量最大的核工业大模型｜InfoQ 独家

如果 AI 大模型在如此复杂的场景中被验证可行，其经验将为该技术在其他工业领域的应用带来极大的借鉴意义。

宁德核电大模型

【收藏】那些牛掰的ChatGPT指令爱了～

ChatGPT有多少智慧被你挖掘出来，在于你的提问有多巧妙。

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九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

从模型技术、算力基建、开源开放、商业化四个方向，罗列了数十个核心问题，并与顾问专家讨论协商，最终选择了其中九个。

大模型详解

GTC大会黄仁勋发言稿

欢迎来到 GTC 大会。

黄仁勋 nvidia

Comfy肖像大师非常推荐

试用： 1.推荐用这个大模型，效果与checkpoints关系很大。

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开源的大模型数据集

大模型的算法模型开源越来越多，大模型工程化也越来越稳定。

开源模型数据集

AI写作：爆款选题公式+Prompt指令，手把手教你写赚钱的公众号流量主文章

，我已经给出了详细的选题操作步骤，今天我换个角度来说说选题的实操技巧。

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Stable Diffusion

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七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

幻觉现象的存在严重影响LLM应用的可靠性，本文将探讨大型语言模型(LLMs)的幻觉问题，以及解决幻觉现象的一些常见方法。

大模型

领域大模型LLM训练Trick

问题一：进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？

垂直训练大模型

我，大语言模型

作为大语言模型，我只前向思考，不反向思考。

大模型

解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

测评维度与能力 SuperCLUE的评测主要关注大模型的四个能力象限，包括语言理解与生成、专业技能与知识、Agent智能体和安全性，进一步细化为12项基础能力、100+细化任务。

大模型方法论

如何快速构建GPTs个人知识库应用？

创建自己的 GPT 轻而易举——无需任何编程技巧。

GPTs 知识库

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