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LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略，此时参数高效微调（PEFT）技术应运而生。

大模型研究

AI撬开小县城的万元商机

譬如，在教育领域，部分县市通过在线教育平台，学生们可以享受到优质的教育资源，不再受地域限制。

AI 商机

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

这是因为LLM在训练的时候接触到的知识有限。

大模型

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

然而，尽管这些年来有许多后续尝试，但它们都局限于简单或合成的例子，对于真实世界的前端开发应用几乎没有用处。

设计转代码大模型

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

在埃森哲最近的一项技术趋势调研中，72%的受访中国企业高管对AI新能力表示了极大的兴趣，并将在后续的企业经营中积极探索和尝试这项新技术。

大模型

图解 Transformer——功能概览

Transformer 的以上特点不仅提高了模型处理语言的能力，还极大增强了其学习复杂语言模式的能力。

Transformer 大模型图解

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

由于对角 RNN 层受内存限制，研究者使用了 RG-LRU 层的内核来实现这一点。

transformer 训练

GitHub本月榜单：一个数字人技术的“非官方”实现

://github.com/guoqincode/AnimateAnyone-unofficial AnimateAnyone 人工智能技术在电商领域的应用是多方面的，可以极大地丰富和提升消费者的购物体验

AnimateAnyone 人工智能

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

尽管有很多人诟病Auto-GPT存在巨大的token消耗且没有稳定的结果，但是Auto-GTP作为一种基于LLM的自动化案例，极大地挑起开发者的好奇心，类似的

开源模型

真超越了GPT？国产大模型实用场景横评②

对于不联网的模型，我们让它们介绍iPhone X，这款手机的基础知识在大多数模型训练的期限之内。

大模型

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

关于做直播真的需要如此高的CPU配置，我的观点是，在比较极端的直播场景中，比如用4K摄像头采集画面，直播中插入了大尺寸的视频素材、全程开人物美颜、开抠背景，那么就真的需要13700K、13900K这样的高端配置才能确保流畅

数字人数字分身

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

处理大型上下文长度时，原始Transformer架构的主要局限性是什么？

大模型

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

在实际运维的过程中，我们也发现了不少外置消息队列的局限性，一是在多 topic 场景下的稳定性问题，二是大量重复消息时的去重以及空载时的资源消耗问题，三是二者都与Java 生态绑定较紧密 Go SDK

大语言模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

Word2Vec 的问世开创了将单词转化为向量表示的先河，极大地促进了自然语言处理领域的发展。

RAG Embedding

百模大战，谁是大模型的裁判员？

也有尚未进行基准评测的大模型团队，其中有受访团队提到，目前中文大模型评测基准多是MMLU路径，侧重于考验模型的知识能力，但对于想要衡量模型性能，还存在一定的局限性。

大模型

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