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微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

2.背景 2.1 发展历程在计算机视觉（CV）这个领域，深度学习带来革命之前，人们主要依靠手工设计特征的方法来生成图像，比如纹理合成 [5] 和纹理映射 [6]。

sora 论文

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Abstract（此部分翻译为主）当前的计算机视觉（CV）模型通常被训练用于预测有限的物体类别。

OpenAI 自然语言监督

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

加州的云计算公司 VMware 的 Rick Battle 和 Teja Gollapudi 也为此感到困惑。

prompt 大模型提示

大模型天才杨植麟，被朱啸虎“咬”了一口

我们认为该事项既缺乏法律依据，也不具备事实基础，本所将依法提出抗辩。”

杨植麟大模型

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

这种方法不涉及对模型参数的修改或重新训练，而是通过精心设计的提示文本来操纵模型的行为。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

基于latent的扩散模型的优势在于计算效率更高效，因为图像的latent空间要比图像pixel空间要小，这也是SD的核心优势。

StableDiffusion 文生图

AI改变未来，ChatDoc手把手教你写研报

需要强调一个前提，AI再好，也是工具，如果你缺乏对相关领域（比如，财报常识）的知识体系，就无法高效的和AI互动。

大模型应用写作

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

算法蒸馏（Algorithm Distillation）将相同的思想应用于强化学习任务中的跨剧情轨迹，其中算法被封装在一个长期历史条件策略中。

Agent

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

而判断是不是你需要的信息就在于PageRank等算法，这些算法依赖链接数和质量等判断内容的权重，再依赖关键字来判断匹配度。

大模型

快手大模型出炉！【快意】来袭！

CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题，包括：需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学，以及需要生活常识的中国驾驶规则等，共11582道单项选择题。

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>

causal decoder结构会在所有的token上计算损失，而prefix decoder只会在输出上计算损失，而不计算输入上的损失。

大模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

提示词语法 (word) - 将权重提高 1.1 倍 ((word)) - 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 * 1.1），乘法的关系。

Stable Diffusion 文生图

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

接下来继续细化聚焦，讲市场中的典型公司，分析韩国Avatar领头羊Sayclub的数据与打法。

PPT 腾讯立项汇报

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

这种方法有一些缺点，比如无法获取长程关联知识[3]、信息密度低（尤其当LLM context window较小时不友好）。

RAG 检索增强生成

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

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