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AI+大模型在金融行业的应用场景

从现有行业形态看，AI可赋能的金融领域包括营销（如精准营销、交叉销售）、资管、风控（如反洗钱）等，面对客户可包含金融消费者、金融机构和金融监管机构，改善金融市场信息对称性并提升交易的效率和安全性。

AI大模型金融

TypeChat 入门指南

/T… TypeChat 的目的 TypeChat 的主要目的是抹平自然语言与应用程序可以使用的结构化数据之间的差距。

TypeChat

ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

和 ChatGPT 的交互，就像和朋友的聊天，你来我往，从上到下，线性的结构非常直观。

ChatGPT 聊天

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG模型的关键在于它结合了这两种方法的优点：检索系统能提供具体、相关的事实和数据，而生成模型则能够灵活地构建回答，并融入更广泛的语境和信息。

rag 检索增强

来个优秀的开源人脸识别项目！

通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段的密切结合，将人体固有的生理特征或行为特征收集起来，进行取样、数字化处理和分析。

人脸识别开源项目

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

产品中信息组织和展示的方式结构设计 Interaction

用户工作

Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

使用过 Stable Diffusion 的同学对提示词的重要程度应该深有体会，无论是文生图还是图生图，我们想要在图片上展现某些元素，都需要编写对应的提示词，有时候为了避免生成一些不想要的东西，我们还需要编写反向提示词

图生图文生图 sd

动画制作工具AnimateDiff用法详解

AnimateDiff 使用Stable Diffusion模型将文本提示转换为视频。

AnimateDiff 视频训练

技术布道 | Prompt评估与优化，让魔法打败魔法，通过大模型获得更优质的Prompt进而获得更优质的内容

Let's 构！

prompt 大模型

RAT = CoT + RAG

Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。

RAT 协同思维链检索增强生成

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

排序（Rerank）—LLM 归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索，很多时候的结果在相关度方面没有那么理想，本篇分享一种对用户查询进行重写再去检索从而提高准确性和召回率的方案

RAG 大语言模型

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

LLM 的提示标记（输入）或主上下文由系统指令、工作上下文和 FIFO 队列组成。

MemGPT 大语言模型

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

SD模型的优点，它可以生成高分辨率、高质量、高多样性的图像，而且可以很容易地与其他模型结合，比如变分自编码器（VAE）或对抗生成网络（GAN）。

LCM/LCM-LoRA 文生图

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

相比之前的ChatQA 1.0版本，其训练方法和数据集都进行了优化，尤其增强了对表格数据和算术计算的理解能力。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

开源的大模型数据集

大模型的算法模型开源越来越多，大模型工程化也越来越稳定。

开源模型数据集

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