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从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成、语言理解、图像识别等。

大模型从零开始

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LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

finetune模型适配下游任务，变成了通过in-contextlearning的方式来适配大模型，从而改变了大模型使用的范式。

LLM

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

与它的前辈们相比，大语言模型因为打通了语言这一人类沟通中介，并且仅用一个模型统一了多种复杂的任务，在对个人和公司的潜在影响力上明显更上一层楼。

大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

一、ControlNet 简介 SDXL 1.0 发布已经过去20多天，终于迎来了首批能够应用于 SDXL 的 ControlNet 模型了！

SDXL

必看！阿里通义千问完整技术报告

基础语言模型在多种下游任务中始终表现出优异的性能，而聊天模型，特别是那些使用人类反馈强化学习（RLHF）训练的模型，具有很高的竞争力。

大型语言模型报告

多智能体开发框架怎么选型？京东 JoyAgent vs langchain LangGraph，两种Agent开发哲学的碰撞!

这套路很灵活，适合开放式的探索任务。

JoyAgent langchain LangGraph

AI能赚到钱了么？

过去探索证明过的商业模式并不多，和AI匹配的更是只有那么几个：第一，订阅。

大模型商业模式

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

这些多任务 DOS（MT-DOS）二进制文件的一些后期版本可以在互联网上找到，但这些新的多任务 DOS beta 版二进制文件似乎更早，尚未发布，而且还包括 ibmbio.com 源代码。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

大模型应用设计的10个思考

这意味着，当我们面临一个问题或任务时，我们首先应思考是否可以利用现有的模型来解决它，而不是立刻着手编写代码。

大模型应用

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

工作流前与 AI 协作方式：工作流前，我们大多数人通过 prompt （提示词）与各种大模型交互，比如GPT，MJ，可灵，将我们想要的内容（文本，图片，视频）创作出来，明显提高我们创作效率。

工作流教学

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

想象一下人工智能模仿人类的日常任务来处理大量人类的复杂社会行为。

大模型

独家：4259款AI产品关键指标排名与分析

Top50、月访问量不足10万但营收颇丰的Top30、Chatbot Top 20、角色生成Top 5、文本生成 Top 50、图片生成 Top 100、视频生成 Top 20、编码助理 Top 20、模型部署与数据

生成式AI

如何通过AI变现，举个详细的例子?

外包请人＝一直花钱，还有可能逃跑购买提示词＝终身雇佣，只需要付点会员费就成本上来说，老板们愿意花这个钱，即使他没有时间去写文案，那他请一个会写文案的客服服务，也比文案＋客服两个职位的钱少得多。

生成式AI

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

其中，任务规划涵盖了任务的细分和自我审视；记忆部分则包括感知型记忆、短时记忆和长时记忆；而工具使用则涉及任务的定义、选择模型、执行任务以及产生反馈。

生成式AI

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