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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

分析维度有四个：语言建模评估、与Transformer比较的可扩展性、长上下文评估、推理优势。

Decoder-Decoder YOCO 架构

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

最后，我们根据之前预测的密集运动图对参考图像进行变形，得到变形后的图像，并将变形后的图像作为与遮挡图一起的生成器的输入，逐帧合成最终的视频。

VividTalk 视频

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

代理通常使用预测和试错的方法来预测下一步动作。

大模型

Stable Diffusion

50张图“毒倒”Stable Diffusion，汽车和牛都分不清了

此外，研究人员用Stable Diffusion测试毒效，只需50张毒图，就能让模型输出变得奇怪；数量达到300张时，生成的图像已经完全变成了另一个物种。

StableDiffusion

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

深度神经网络的结构是针对任务手工调整确定，并在训练、测试与利用时保持不变。

人工智能大模型

AI产生意识，对人类意味着什么

一旦出现这种失控的循环，AI的进步轨迹将难以预测，很可能会对人类社会产生重大冲击。

AI 意识

百度智能云的Prompt模板

一.Prompt模板 1.电影评论模板名称：电影评论模板来源：预置模板创建时间：2023-07-28 12:00:00 模板标签：写作模板内容：我希望你充当一个电影评论家。

大模型 prompt

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

模型学习根据给定的输入预测正确的动作或输出。

大模型训练

Yi技术报告细节分享

o 学习式过滤：通过困惑度、质量、安全和文档连贯性4种评分器来对文本进行过滤，其中，困惑度评分器利用KenLM库，按照CCNet的方法评估大量网络文本，丢弃困惑度分数明显高于平均水平的文本

Yi模型大模型

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

· VAE详细文章 UNet架构 UNet主要通过其跨尺度的上下文学习和精确的像素预测，提供了高质量和高分辨率的图像生成能力

Stable Diffusion 文生图

SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

场景4 研究方向选择预测除了日常的管理工作，南京大学用 SeaTable 还实现了一些针对学生比较实用的功能，例如通过脚本功能与表格结合，帮助学生实现研究方向的选择预测。

大模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

用途包括社交媒体监测、情感分析应用。

Prompt 提示词

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

在前段时间的基准测试中，Groq LPU推理引擎上运行的Llama 2 70B直接刷榜，而且比顶级云提供商快18倍的LLM推理性能。

Groq 大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

prompt由一组候选文档组成，这时LLM 的任务是选择相关的文档集，并用内部指标对其相关性进行评分。

大模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

其中最著名的是Bengio在2003年提出的神经语言模型（neural language model），它可以根据单词的上下文来预测下一个单词，并且可以使用这个模型来生成单词的embedding表示。

embedding

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