文章列表-AI魔法学院

文章列表

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

这个问题很大程度上是因为召回相关性不够或者是召回数量太少导致的，从扩大召回这个角度思考，借鉴推荐系统做法，引入粗排或重排的步骤来改进效果。

大模型

朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事

见面签单，是一个考核指标，就是PMF。

朱啸虎 AGI

ChatGPT提示工程 - 总结

的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果策略3：让模型检查是否满足条件策略4：少样本提示原则二：给予模型思考的时间

GPT

Sora相关论文合集---全32套大放送

## 操作细节: 当进行分类定义时，请考虑文章或报告的主旨和目标读者。

Sora 论文

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

他们考虑了 3 个模型系列：（1）MQA-Transformer 基线；（2）Hawk：纯 RNN 模型；（3）Griffin：混合模型，它将循环块与局部注意力混合在一起。

transformer 训练

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

我们在30个不同类型的下游CV 任务上进行了基准测试，并展示了我们模型强大的迁移能力，其在很多下游任务上不需要任何额外的数据也能比拟完全supervised的模型。

OpenAI 自然语言监督

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

/instruction_data/infer.json中提供了一些测试用例，也可替换成其它的数据集但注意格式保持一致运行infer脚本 #单模型推理 bash .

LLaMA

大模型压缩首篇综述来啦~

它还实施了一种高效的重要性估计方法，考虑了一阶信息和近似Hessian信息。

大模型

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

不断尝试落地 AI 应用端不断尝试落地 AI 应用端基于对运维的认知，我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。

AI Agent Ops 运维工具

马上掌握这18个Prompts，让你的工作效率瞬间暴涨10倍！

优化供应链管理"指导我如何使用SCOR(供应链操作参考)模型改善我的[插入你的产品或服务]的供应链管理。"

开源模型

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

研究发现，模型规模达到一定阈值以上后，会在多步算术、大学考试、单词释义等场景的准确性显著提升，称为涌现。

大模型人工智能

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

这个测试是人工智能的基石，旨在探索机器是否能够展示与人类相媲美的智能行为。

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

第三部分：智能体产品笔记和思考 Key Takeaway：1）卓越的产品/想法是用新技术解决了新问题/新需求—哇，真的有需要！

大模型

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

具体有哪些中文模型可以选择，可以参考这两个地址中文语言理解测评基准(CLUE) 和SuperCLUE琅琊榜。

大模型人工智能

llm-action：让天下没有难学的大模型

BELLE(LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt)大模型使用GPTQ量化后推理性能测试 N/A

大模型 LLM

<...29 30 31 323334 35 36 37 38 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1