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【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

但在实际情况中，我们通常会遇到一些问题，使得我们无法直接使用一些开源 backbone：语言不匹配：大多数开源基座对中文的支持都不太友好，例如：[Llama]、[mpt]、[falcon]

大模型训练

免费文生图工具StableDiffusion喂饭级使用教程

它主要用于根据文本的描述产生详细图像，官方项目其实并不适合新手直接使用，好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目，可以通过界面交互的方式来使用

文生图 SD

Ollama的本地化又一图形工具ChatOllama，让你轻松玩转ollama，ChatGPT

2.2.安装本项目有两种安装方式，这里是使用离线下载安装方式，另外还有docker安装方式。

ChatOllama 安装

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

在这一领域，Coze、Dify、FastGPT是目前最受瞩目的三款平台。

智能体平台对比

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

背景介绍接触过大模型应用开发的研发同学应该都或多或少地听过 Dify 这个大模型应用基础服务，这个项目自从 2023 年上线以来，截止目前（2024-6）已经获得了 35k 多的 star，是目前大模型应用基础服务中最热门的项目之一

Dify 大模型知识库

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

2、实验性VS实操性，单智能体VS多智能体目前行业内对自主智能体的探索主要分为四大类：实验性项目VS实操性应用：前者虽然实际运行中出错概率高，但其创意、思路和开发经验对开发者仍有不少启发和贡献

AI Agents 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

2、实验性VS实操性，单智能体VS多智能体目前行业内对自主智能体的探索主要分为四大类：实验性项目VS实操性应用：前者虽然实际运行中出错概率高，但其创意、思路和开发经验对开发者仍有不少启发和贡献，

AI Agent 大模型人工智能

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

02 大模型数据准备的难点目前，大模型在商业银行领域还处于探索阶段，几无可借鉴的经验，企业在数据准备的实践中，可能会遇到跨项目规划和方法论不成熟，业务参与文化的建设难，以及知识更新管理等难点

大模型

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

Qwen3模型依旧采用宽松的Apache2.0协议开源，这意味着全球的开发者、研究机构和企业都能免费在HuggingFace、魔搭社区等平台下载模型，还能用于商业用途。

阿里 Qwen3 大模型

RAG超参数调优食用指南

目前构建 LLM 应用程序存在一个巨大的问题，那就是需要调整大量的参数，而且远远超出了提示范围，例如分块、检索策略、元数据等。

rag 大模型

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

于是人们不禁要问：AI 能否将人类从「敲代码」这项枯燥乏味的工作中解放出来？

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

所以我们进行了一段时间的探索，发现我们还有一项很有效的优化没有去做——ReRank。

RAG 检索增强

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

对于软条件,我们采用项目间工具,基于潜在嵌入匹配相似项目。

大语言模型推荐

TTS，一个奇妙的AI工具

网络上有很多文字转语音网站都采用了这个TTS开源工具。

TTS 文本转语音

数字人直播哪家强？中国数字人平台分析大全

目前，中国AI数字人技术服务行业的头部企业有哪些？

数字分身数字人

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