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OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

OCR 后处理一直是麻烦的事情，如果用传统的算法会有训练需要准备大量的数据，迭代更新效果差的问题，不过速度确实快。

OCR 大模型文字识别

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

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

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

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

AI界的焦点再度聚集！

Baichuan 3 大模型

[中文开源震撼首发]33B QLoRA大语言模型Anima真的太强大了！QLoRA技术可能是AI转折点！

因此我们希望选择一个不小于10000个steps的数据集。

开源模型

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

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。

RAG 大语言模型

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

Jackson表示，「自己将披露收集到的有关 OpenAI（已推迟）计划在2027年之前创建人类级别AGI的信息」。

OpenAI 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]

; 通过 API 与第三方转换器模型（如 OpenAI 的 GPT-3 和 4）集成，以根据客户在 Elasticsearch 部署中整合的数据存储，检索直观的内容摘要使用 Elastic

大模型 AI编程

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

前者已经被证明是真的，根据数据公司SimilarWeb的统计，5月到6月，ChatGPT全球流量下降了9.7%，美国境内流量下降了10.3%。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

OpenCLIP在laion-2b数据集上训练的CLIP ViT-H/14模型，其参数量为354.03M，相比原来的text encoder模型大了约3倍。

Stable Diffusion 文生图

百川智能正式发布130亿参数通用大语言模型百川大模型（Baichuan-13B-Base）

Baichuan-13B 有如下几个特点: 更大尺寸、更多数据:Baichuan-13B 在 Baichuan-7B 的基础上进一步扩大参数量到130亿，并且在高质量的语料上训练了1.4万亿 tokens

大模型中文

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

据说，很多动漫站开始大规模下架AI漫画。

文生图漫画

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