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300天里，我帮你踩遍了AIGC创业的各种坑

生成式人工智能确实在效果上碾压了上一代AI产品，但它距离终结者世界观里的天网Skynet，还有好几个指数级的差距。

AIGC 创业

Pynsist：一键打包 Python 应用代码成 Windows 安装程序

简单易用： Pynsist 的设计理念是简单易用。

Pynsist 程序

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

但是当我们进行搜索时，LLM可以通过获取结果并将其合成为易于阅读的摘要来增强搜索结果。

开源模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

在网络正则化方面，Dropout将神经单元输出随机置0（乘0），Zoneout将RNN的单元随机跳过（乘1）。

大模型

学会这招，一个头像变100种风格！

注意两种效果之间要尽可能比较接近，比如直接从照片风格 Remix 成可爱风就会很难，而从动漫风格过来就比较容易些。

Remix 文生图

全球生成式 AI 应用全景图

在生成式AI 产业突变的背后是人工智能技术数十年的积累和酝酿，其演进历程具体可分为四个阶段： 1.专家系统： 2.机器学习与神经网络： 3.深度学习： 4.大模型：

大模型

把ChatGPT装进二次元手办，你来吗？AI桌面机器人众筹

按图索骥，在网上找到作者开源项目，学习研究硬件部分内容。

ai小车 esp32 开源

提高工作效率的 10 个高级Prompt

[insert text] 重写和简化复杂的文本“用简单易懂的词重写下面的文字。

工作大模型 GPT prompt 提示词

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

出自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622 一直都特别好奇大模型的强化学习微调是怎么做的，网上虽然相关文章不少，但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练，再细致深入的就没有讲了

训练

预训练对话大模型深度解读

主要能力：开放域闲聊+多技能融合，包含人格化、知识性、共情性等第二代2021年模型结构和第一代相同，沿用2.7B参数量的版本新增能力：联网搜索

体验完阿里的EMO模型，我emo了

目前在开源界，比较出名的口唇同步框架是 wav2lip[1]，如果是自己部署的话，会比较麻烦，搭环境估计都得折腾个几个小时，很容易在 opencv 的版本上踩坑。

EMO 文生图

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

这使得在您的应用程序中处理输出数据变得更加容易。

langchain 大模型

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

OpenAI 已经在官网展示了 ChatGPT 的 48 个基本能力，在 NLP 领域，也已经有了 SuperGLUE、MMLU、Google BIG-bench 等被广泛使用的测试集

中文训练大模型

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

易于维护：状态转换逻辑集中管理 3.

Python状态机设计模式

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

在这种情况下，越狱尝试完全包含在单个提示中，这与多样本越狱攻击的相关性是显而易见的（事实上，多样本越狱攻击可被视为“上下文学习”的一个特例）。

Anthropic 大语言模型

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