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Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从我个人的角度，我尝试总结一个优秀的轻量化姿态估计Backbone具有以下特点： · 快速下采样：尽量快地压缩图片尺寸，降低整体的计算量 · 残差结构：获取浅层特征和梯度，一定程度上弥补快速下采样造成的一些问题

MoveNet-SinglePose Google 模型

被高估的Pika，被低估的多模态AI

“这个 demo 足够吸引很多的流量，甚至出圈，有这样的信心，那投资的逻辑就能走下去了。

大模型多模态

精通百种语言的翻译AI来了！Meta推出，免费、开源！

它还可以根据输入和输出的媒体形式，自动调整翻译质量和速度。

大语言模型

3.5k Star! 一分钟搭建一个属于你自己的开发工具箱！——It-tools

另外还有Network（网络）工具类，Math（数学）工具类，Measurement（测量）工具类，文本工具类，数据工具类等等应用特色

IT-TOOLS 开源模型

超级转化！5个让销售数字飙升的顶级 Prompts！

我们来看看每个Prompt都解决了什么问题，是怎么解决的，以及接下来该如何应用这些策略。

Prompt 提示

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

要实现私有化数据的有效利⽤存在以下困难: · 微调整个模型需要⼤量标注数据、GPU 算⼒和时间成本。

大模型

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

使用工具代理通过学会调用外部API来获取模型权重（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，包括当前信息，代码执行能力，访问专有信息源等。

Agent

Pytorch安装（保姆级教学真·满血·GPU版）CUDA更新？torch版本？一文全搞定！

之前在安装Pytorch版本时搞错了环境，导致每次在进行model training的时候速度很慢，后来检查了一下电脑中的torch环境，原来是CUDA版本没有更新，导致版本不匹配，没有使用CUDA，每次都在用CPU进行训练，难怪时间很长。用此文记录一下遇到的问题。

训练

llm-action：让天下没有难学的大模型

基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开源中文对话大模型BELLE及GPTQ量化 2.

大模型 LLM

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

我们已经解决了很多问题……每次我们解决一个问题，我们总是说：“那不算真正的AI。”

生成式人工智能经济学

RAG从入门到精通-RAG简介

通常而言，RAG将知识问答分成三个阶段：索引、知识检索和基于内容的问答。

rag 大模型

Prompt提示优化工具

一个好的Prompt可以解决很多的问题。

prompt 提示词

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

虽然RAG有所帮助，但它并没有完全解决这个问题。

RAG-Fusion 检索增强

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

开发者和研究人员只能有限地访问全模型参数，这使得社区很难深入研究或微调这些系统。

大模型

RAG模型的主要痛点和解决方案

对于每一个主要的痛点，我们首先解释背景并描述为什么它构成了问题。

rag 大模型

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