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了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

Kimi，主要定位C端，主打长文本，核心功能是AI搜索+文档总结。

Kimi 大语言模型

AIGC大模型，潮水褪去之后

做业务盈利总归是困难的，AIGC最秀的还是资本市场操作。

大模型

【爆肝整理】500+ AI 最佳提示词

博主和内容创作者的最佳 ChatGPT 提示：目前在 XX市场中流行的一些关键热点词汇是什么？

提示词

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

所以，一种更好的设计方式是：t时刻状态s的总收益 = 身处状态s能带来的即时收益 + 从状态s出发后能带来的未来收益。

PPO 大模型源码解读

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

我不让ChatGPT生成内容，而是让它总结内容，我输出大量冗余内容，他帮我整理总结成文章。

ChatGPT 写作

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

而小花，是一个善于思考总结，勤于钻研的孩子，她会从猫和狗各自具有的形态和特征入手，总结什么样的样子是一只猫，什么样是一只狗。

LLM

【收藏】那些牛掰的ChatGPT指令爱了～

Please begin by editing the following text: 小红书内容 [小红书内容] 替换成你想要表达的小红书主题和大致内容总结内容

提示词 prompt

AI异常值案例库第2期，5个灵感案例，新型流量获客法和产品形态

证件照新型P图法大部分人都会有对职业照的需求，无论是学校要填写的资料，还是找工作的简历但穿一套西装去拍一组职业照是比较麻烦的事情，甚至还贵以往的方法是用PS把衣服覆盖上去，但总是会很别扭

文生图

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

所以我特地将列举大纲和总结详细内容分为了两步。

Kimi Chat 阅读

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

将LLM应用于搜索的真正力量不是为了搜索本身，而是为了方便——将结果总结为简洁、易于阅读的格式。

开源模型

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

段会在后台定期合并在一起，以控制分段总数并限制每个分段的总体搜索时间开销。

向量数据库

RAG从入门到精通-RAG简介

在第三阶段生产答案时，由于LLM基于检索出来的知识进行总结，可能缺乏一些基本世界知识，从而导致无法应对用户询问知识库之外的基本问题。

rag 大模型

GPU 性能（数据表）快速参考

NVLINK 对于 8 卡 A800 和 910B 模块：910B HCCS 的总带宽为，这似乎与 A800 NVLink 相当。

GPU 算力

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

总共104项更新 1.

Stable Diffusion 文生图大模型

AI落地里那些假的机会

一定程度上硬的部分总是比软的部分关键。

大模型

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