文章列表-AI魔法学院

文章列表

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

在我看来，如果未来人工智能系统没有得到广泛部署，而且不是每个人都能使用它们，我会感到失望。

Llama 3 大语言模型

AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

要使得用户得到个性化的使用体验，这一部分的优化是至关重要的。

大模型 AI编程

预训练对话大模型深度解读

旨在解决开放域对话系统中信息量缺乏和事实不准确的问题，规模22B 两阶段训练：常规对话数据训练首先生成query，基于该query搜索外部信息并加入上下文进行回复生成

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

卷积神经网络（CNNs）用于提取语音和文本的局部特征，循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）擅长处理序列数据，而Transformer模型则以其强大的并行计算能力和长距离依赖捕捉能力，在模型中发挥着重要作用

Westlake -Omni 语音

初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

12 区块链商业模式区块链是一种分布式账本技术，其他公司和企业无需像 AWS、Digital ocean等任何集中化机构就可以部署其智能合约。

初创商业模式

真超越了GPT？国产大模型实用场景横评②

这八款大模型中绝大部分免费开放，吸引了许多人的使用。

大模型

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

具体来说，它需要35–40个GPU以实现最佳性能，因此适合在可访问高性能硬件的环境中部署。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

部署应用程序并将其呈现在用户面前时出现延迟。

训练

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

为弥补这些弱点,研究人员已经开始探索使用外部工具来增强LLM的能力(Qin et al. 2023)。

大语言模型推荐

GGUF格式详解

这样，数据可以在不实际加载整个文件的情况下被访问，特别是对于大型模型非常有效 GGUF文件主要包含三部分包括文件头、元数据键值对和张量信息，具体一点包含一下几个部分。

GGUF 大模型

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

大模型下半场”，“软件 2.0（ Software 2.0）”等等称号，连 OpenAI 的创始成员 Andrej Karpathy 也在十月份的黑客马拉松演讲中也表示：相比模型训练方法，OpenAI 内部目前更关注

AI Agents 大模型

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

快速部署：从原型到大规模生产，Weaviate都强调可伸缩性、复制和安全性。

开源模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

所以说在直接将LLMs部署运行到生产环境中时，其就是一个黑盒，鬼知道它会输出什么的结果...

rag 检索增强

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

NLP 任务测试集存在以下问题：有些任务不一定适合对话式系统，也有些任务不一定有好的中文版本；随着这些测试集成为行业标准，可能会出现定向优化和过拟合的情况；这些测试集往往需要部署自动化测试

大模型训练中文

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

ensp; '组织机构': None } ) 另外如果你不想部署这个模型

OCR 大模型文字识别

<...21 22 23 242526 27 28 29 30 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1