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AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

一种标准做法是将信息的 embedding 保存到向量存储数据库中，该数据库支持快速最大内积搜索（Maximum Inner Product Search，MIPS）。

agent

金融行业的开源AI大模型

FinGPT的特色模块包括FinGPT-RAG，专门用于金融情感分析，通过外部知识检索优化信息深度和背景，以及FinGPT-FinNLP，提供金融领域LLM训练和微调的完整流程。

开源大模型

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

“外挂知识库、扩大知识量，能改善大模型幻觉问题” 李大海（CPM大模型）：幻觉问题确实是当前影响应用落地的一个绊脚石。

大模型详解

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

最好先跟领导确认“这次调研的汇报对象是谁，调研任务产生的背景是什么，有没有什么重点关注的方向”。

上下文工程 AI

超越巨头：Zephyr-7B领跑7B级大模型竞赛，开源且笔记本可运行

而在AlpacaEval测试中，Zephyr的胜率高达90.6%，其在高级RAG任务上的表现与GPT-3.5和Claude 2相当。

大语言模型开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜背景替换只需要两分钟！

在以往为产品或照片更换背景时，我们通常需要先仔细地将主体内容抠出，再利用PS或其他图像处理工具将主体与新背景进行融合。

SD 背景文生图

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

2303.09014 - ReAct：https://arxiv.org/abs/2210.03629 - Reflection（反思）：https://arxiv.org/abs/2303.11366 - RAG

prompt 提示词

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

Infini attention 让基于Transformer的模型能够在有限的内存占用和计算量下高效处理无限长的输入序列，它把压缩内存集成到标准的注意力机制中，并在单个Transformer块内构建了掩码局部注意力和长期线性注意力机制

大模型上下文

prompt提示工程最佳实践课程笔记分享

· 样本数量：指的是在指令中给出的示例数（“样本”）。

prompt 提示词

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

Griffin-7B 和 Griffin-14B 的性能与 Llama-2 相当，尽管训练的 tokens 数量只有后者的 1/7。

transformer 训练

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

尽管它们能够作为轻量级的领域专家,但在提供解释和参与对话方面则力不从心。

大语言模型推荐

【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势

此报告涉及的领域有涵盖生物与健康、基础设施与企业、金融科技、消费科技、游戏、加密货币、成长期技术等。

人工智能趋势

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，对能够与大型语言模型（LLMs）无缝配合的 PDF 提取工具的需求日益增长（利用LLM从非结构化PDF中提取结构化知识）。

PymuPDF4llm PDF

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

链接：https://pan.quark.cn/s/5e722c73ce23 提取码：NaM2 默认自带了chatglm3-6b-int4量化版本，需要大概5GB左右显存！

ChatGLM3 大模型

Prompt全攻略(四):强力Prompt带来出色的AI应用

这是基于对ChatGPT机制的透彻解析,以及对用户痛点的精准锁定,专为广大AI产品开发者与内容创作者设计的Prompt优化指南。

prompt

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