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汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

（看看下面这张信息高度浓缩的“上下文工程”框架图，是不是非常清晰？）

上下文工程 AI

万字长文-大语言模型指令调优综述

指令的作用是约束模型的输出，使其符合预期的响应特征或领域知识，为人类干预模型的行为提供一个通道；(3) IT 具有计算效率，可以帮助 LLMs快速适应特定领域，而无需大量的再训练或架构更改。

大语言模型

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

meta-llama/Llama-2-7b-hf meta-llama/Llama-2-13b-hf meta-llama/Llama-2-70b-hf 输入：仅输入文本输出：仅生成文本模型架构

开源模型

金融行业的开源AI大模型

因为受到监管的约束，大型金融机构的产品和运作模式也会比较趋同，一套通用的开源大模型也许可以覆盖不同机构90%的需求。

开源大模型

llm-action：让天下没有难学的大模型

配套代码 HuggingFace PEFT LLM分布式训练并行技术近年来，随着Transformer、MOE架构的提出

大模型 LLM

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

架构层面，Llama 3选择了经典的仅解码（decoder-only）式Transformer架构，采用包含128K token词汇表的分词器。

meta llama3

无限长的上下文，也干不掉的RAG

模型架构、查询感知上下文化和指令微调的影响研究还探讨了模型架构（仅解码器vs.编码器-解码器）、查询感知上下文化和指令微调对模型使用上下文的影响。

RAG 大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

prompt连续向量，且不固定，同时使用LSTM建模prompt向量之间的关联性【P-tuning与Prefix-tuning】： Prefix-tuning仅针对NLG任务生效，服务于GPT架构

训练微调

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

这篇论文有两个关键的解决方案是最值得我们去关注的： 1，生成式代理的架构代理感知它们的环境，并将所有感知保存在称为记忆流的全面记录中

开源模型

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

Llama 2 是一种极具颠覆性的开源 AI 框架，能帮助企业轻松构建起自己的 AI 应用程序，且无需像使用 OpenAI、谷歌或微软的专有软件那样支付费用。

开源模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

在人工智能的发展历程中，智能体（Agent）的研究早已开展，其概念之广泛，几乎可以构成一个完整的系统。

Coze 多智能体

被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

团队发现，当时的模型尽管架构相似，但在算法框架方面存在许多不同，比如 encoder-decoder 模型、auto-encoding 自编码模型、auto-regressive 自回归模型等。

智谱 AI

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

虽然 Diffusion Transformer 和 LLM 的 Autoregression Model 架构不同，但均为 Transformer 架构： Diffusion Transformer

Sora 推理算力

ChatGPT提示工程5篇合集(五)：ChatGPT提示工程 - 邮件回复、营销文案

技术规格说明: ``` 概述 - 美丽的中世纪办公家具系列的一部分，包括文件柜、书桌、书架、会议桌等。

prompt 提示词

我用AI写小说：「国学篇」如何将国学插入小说中

主题与情节设定小说的主题可以围绕国学的某一具体元素进行展开，如以儒、释、道等思想探讨人生哲理，或以春秋战国等历史背景构建故事框架。

国风国学写作

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