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评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

· 在开销上，由于其仅包含 130 亿参数，Auto-J 能直接在 32G 的 V100 上进行推理，而经过量化压缩更是将能在如 3090 这样的消费级显卡上部署使用，从而极大降低了 LLM

Auto-J 大模型

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

我们已经做了大模型微调、知识库+RAG、数据预处理、langchain+llama_index的内容！

Qwen1.5 开源模型

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

我们也了解到FlowGPT即将推出一些平台更新，包括：一键将提示应用到聊天页面的能力与GPT-4和Claude LLM的集成更新的提示详情

开源模型

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

在考虑将 LLM 应用程序投入生产时，这个概念非常重要。

大模型

GPT让你拥有超强的写作能力！

密切注意保持作者原始的声音和意图，同时进行必要的调整以增强清晰度和流畅性 4、为特定受众定制语言 prompt：作为一名校对专家，你的任务是调整给定的[文本]，使之与特定的[目标受众]产生共鸣。

GPT 写作

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

10 月 30 日，百川智能正式发布 Baichuan2-192K 长窗口大模型，将大语言模型（LLM）上下文窗口的长度一举提升到了 192K token。

Baichuan2 百川开源

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

而单智能体如果要解决一个复杂的问题或任务则需要长记忆能力（也就是现在的100k200k上下文窗口能能力，非常考验LLM的性能）而多智能体则无需强关注这块，这是个很大的优势。

Coze 多智能体

金融行业的AIGC应用

此外，它还在金融产品推荐、市场调研、合规审查以及金融欺诈检测等方面发挥重要作用，有望大幅提升金融机构的业务效率和客户体验。

金融大模型

TypeChat 入门指南

随着大型语言模型（LLM）的出现，这个过程变得更加容易，但它也带来了新的挑战，例如限制模型回复的安全性、构建响应以供进一步处理以及确保模型回复的有效性。

TypeChat

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

—1— OpenAI RAG 架构设计新范式剖析 1、无向量化 RAG 架构设计新理念 RAG 技术的核心目标是解决大语言模型（LLM）在处理特定领域知识时的局限性，比如“失忆”问题或者长文本处理的高昂成本

OpenAI RAG 架构

深度好文，Agent盛行前传

前几天有看微软CEO纳德拉（Satya Nadella）发布的Copliot的服务，不仅是我们原来理解的服务体验更好的GPT agent, 在发布会的结尾，放映的“AI for frontline”&ensp

Agent 大模型

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，对能够与大型语言模型（LLMs）无缝配合的 PDF 提取工具的需求日益增长（利用LLM从非结构化PDF中提取结构化知识）。

PymuPDF4llm PDF

登顶的小熊猫模型出AI产品了！3步10秒出一张海报，可免费商用

领英资料显示，她之前在谷歌、微软从事过软件工程工作，后来则加入了Yandex。

图形设计生成器文生图

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

然而，大多数模型在流利地切换语言、理解口语查询的细微差别以及提供高质量响应方面仍然面临挑战。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

下面放出原来梳理的部分文章链接，需要的自取： PandasAI——让AI做数据分析 Quivr - 你的第二个大脑，由AIGC赋能 Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程 localGPT

大模型

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