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Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

同时，还对数据进行了增强处理，通过添加噪声、变换语速等方式，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

Westlake -Omni 语音

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

这是一种基本的泛化形式，看起来平平无奇。

大模型

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

单向量模型是将查询和文档简化为单一向量的表示，多向量模型 ColBERT 则为每个 token 生成一个向量，并通过 MaxSim（Maximum Similarity, 最大相似度

rag 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

例如，如果原始查询是关于“气候变化的影响”，那么生成的查询可能包括像“气候变化的经济后果”、“气候变化与公共健康”等角度。

RAG-Fusion 检索增强

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

在使用 ChatGPT 时，发现输入 prompt 后，是使用流式的效果返回的数据，起初以为使用了双工协议做的持久化连接，查看其网络请求，发现这个接口的通信方式并非传统的 http 接口或者 WebSockets

GPT

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

集成学习的主要目标是通过减少过拟合，提高泛化能力，以提高预测性能。

MoE 大模型

Stable Diffusion

SD好复杂，是不是很糊，一文搞懂Stable Diffusion的各种模型及用户操作界面

： 1、针对性优化：像majicMIX realistic、ChilloutMix这样的模型是在基础模型的基础上进行了针对性的优化和调整，以满足特定领域或风格的需求。

Stable Diffusion 文生图

让ChatGPT帮我写SQL

推荐一个Github上Start超过3.4K，可将自然语言转化为SQL语句的开源项目。

SQL

AIGC大模型，潮水褪去之后

Midjourney进化到了V5有了摄影级别的质感和细节能力。

大模型

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

FLM使用的是混合并行策略，将多种并行方式进行最优化配置，达到高吞吐量，单GPU利用率超过了50%。

大模型

数字人：从科幻走向现实的技术革命

这些技术共同为数字人提供了逼真的外貌、流畅的动作以及智能化的交互能力。

数字人语音

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。

langchain 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！

那如果AI进化成AGI呢？

Freysa 智能体

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

PaddleOCR+命名实体识别+规则匹配快、准泛化能力差

OCR 大模型文字识别

万字长文，AI大模型的应用实践总结

但是扩词表，相当于从头初始化开始训练这些参数。

大模型

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