文章列表-AI魔法学院

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美的数字化转型10年，方洪波的反思。作为领导者的高瞻远瞩与宽广胸襟！

一个是这个数智驱动，就是刚才讲的“数据驱动，智能运营”。

工作

【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势

，重点关注利用独特技术和数据集推进药物开发、个性化医疗和患者护理服务创新的公司。

人工智能趋势

语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展

faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度，这使得它在处理大规模语音数据时更加高效。

语音识别 Faster-Whisper

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

生活中到处都是那些数据不能以我们期望的方式说服人们的情况。

贝叶斯定理

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

核心是基于transformer架构，利用大量的无标注数据来训练模型对下一个token的预测，这也是整个大模型阶段最消耗时间和算力的地方。

大模型

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。

大模型

国产AI，逃过一劫

进入2023年下半年，许多大模型开始从技术走向商业化，各家纷纷抢占数据、算力、场景、应用高地，以争夺大模型市场话语权。

ChatGPT 大模型

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

它的所有能力（录制、识别处理、存储回溯等）完全运行在本地，无需联网，不上传任何数据，只做应该做的事。

Windrecorder 录屏

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>

模型训练数据训练数据量模型参数量词表大小 LLaMA

大模型

预训练对话大模型深度解读

其实它只是一个数学模型，它强大的原因是：用到的计算量很大、数据量很大、训练语言模型的方法比以前好。

国产编程大模型CodeGeex

左侧：CodeGeeX训练数据中各编程语言占比。

编程

对ChatGPT最有效的Prompt！

有无数讨论ChatGPT最佳Prompt的文章，但真正有效的是哪个?...

ChatGPT prompt

MindChat心理大模型

模型介绍心理大模型——漫谈(MindChat)期望从心理咨询、心理评估、心理诊断、心理治疗四个维度帮助人们纾解心理压力与解决心理困惑, 提高心理健康水平.

心理大模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这一系统利用向量搜索与生成性人工智能相结合，基于可信数据直接产生答案，正在彻底改变搜索和信息检索领域。

RAG-Fusion 检索增强

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

我们也意识到，后期交互模型的出现使我们能够提供这种开箱即用型的功能，而无需对第三方数据集进行大量训练或微调。

大模型 AI编程

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