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【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

而从集成角度，在LLM出现之前，我们构建一个基于自然语言交互的AI应用，可能面临繁琐的配置与训练过程，而最后的效果却不如人意，以训练一个简单的天气查询机器人来说，其流程可能是这样的：而现在，我们可以利用大模型轻松构建自然语言的交互界面

大语言模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

这意味着预训练是一次性的任务（不同于持续学习方法）。

RAG 大语言模型

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

LLM) 构建的产品（例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude）非常出色，但也存在缺陷：它们的数据集是静态的——大语言模型在静态数据集上进行训练

检索增强生成大语音模型

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

研究人员还改进了3D优化技术：采用由粗到细的训练策略，优化NeRF和DMTet网格来生成3D对象。

sv3d 建模

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

LLM接受了大量文本数据的训练，但 LeCun 认为，感官输入，特别是在幼儿期，比单独的语言提供了更丰富的学习信息。

AGI 大语言模型观点

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

它提供了各种预训练的模型，包括文本生成、文本分类、命名实体识别等多种NLP任务的模型。

Whisper 语音优化

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

该模型旨在解决边缘设备在运行多模态模型时面临的资源受限问题，通过优化架构和训练方法，实现了在保证性能的前提下，降低计算成本和延迟，从而为边缘设备的智能化升级提供了可行的解决方案。

OmniVision -968M 多模态模型

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

整体来看，这个方法主要包含两大模块，它们分别做训练，然后再在一起做微调。

stablediffusion

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。

下载

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

Qwen-14B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。

大模型

生成式AI与大语言模型的区别

通过吸收大量的训练数据，生成式人工智能模型可以使用复杂的机器学习算法来理解模式并制定输出。

生成式AI 大语言模型区别

Stable Diffusion

SD好复杂，是不是很糊，一文搞懂Stable Diffusion的各种模型及用户操作界面

直接连着游戏，获得了 2fps 的风格迁移画面一边输入，一边生成二、以SD 基础模型进行训练和优化的其他模型以SD 基础模型进行训练和优化的常用模型介绍

Stable Diffusion 文生图

OCR是什么以及推荐几款开源中文OCR识别软件

第一名：PaddleOCR PaddleOCR 是百度开源的中文识别的ocr开源软件，PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

OCR

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

也有例外，个别大模型由于训练效果等问题，会明确提示要结合VAE使用。

文生图

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

与传统的大模型训练相比，RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法则不需要重新训练整个大模型，而是通过外挂知识库来完成特定任务。

知识库 RAG检索增强

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