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微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

微软&清华最新研究，打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构，名为YOCO（You Only Cache Once）。

Decoder-Decoder YOCO 架构

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

这篇论文，就为我们提供了一个全新的视角。

大模型

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

GPT-4。

llama GPU内存

AI助力Logo设计！5类关键词帮你快速获取高质量灵感

一、极简线条关键词：minimalistic / simple / line，另外根据实际需求加上行业、画面内容、线条风格方面的描述参考提示词 ①： Minimal line logo of

midjourney logo制作文生图绘画

10大Midjourney描述词网站，让你Ai创作随心所欲！

惊喜提示：在lexica提取的关键词，发现在mid生成的图片出入不大，基本还原了画面相比较还会更精致些。

描述词文生图

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！

研究者开发了一系列多模态提示方法，并展示了它们在GPT-4V和Gemini Pro Vision上的有效性。

设计转代码大模型

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

我甚至用这样的图表来说明这一点：在此图中，复杂性、成本和质量等各种因素沿单个维度表示。

训练

Prompt全攻略(三):提升Prompt效果的技巧指南

下面我们来看看提高Prompt效果的一些具体技巧: 1.使用具体的示例提供明确的输出示例可以极大地帮助AI理解预期格式和风格。

prompt

Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力

无论是内容创作者、研究人员、还是企业高管，我们都需要一个能够高效整合信息、提升工作效率的工具。

Flowith GPT 生产力工具

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

几个概念验证演示，如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI，都是鼓舞人心的例子。

Agent

一文带你认识ELMo

最简单的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模，应用到很多任务中。

embedding

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

这表明，通过AlpacaEval的评估，使⽤NEFT进⾏训练显著提⾼了对话能⼒和回答质量。

NEFTune 大语言模型

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

3、在电脑上安装Docker 到目前为止，MarksKB目前在Windows系统上，只能通过Docker的镜像来部署，因此我们需要提前在电脑上安装Docker。

知识库MaxKB 开源

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

所以 LlamaIndex(也称为 GPT Index)由社区顺势推出，是一个开发者友好的接口，它将外部数据连接到 LLM，提供了一系列工具来简化流程，包括可以与各种现有数据源和格式(如 api、pdf

大语言模型

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

在学术研究和数据分析的过程中，提高论文质量是每位研究者的追求。

ChatGPT 案例

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