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目前有哪些比较成功的人工智能应用？

直接读网页: 可以直接读取网页内容，如知乎的维基百科。

生成式AI

对于大模型RAG技术的一些思考

doc类的文档相对来说还比较容易处理，毕竟大部分内容是文字，信息密度较高。

RAG 大模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

实测下来，4bit LLM能力有限，输出的准确度和格式的一致性不能保证。

embedding 大数据分类

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

句向量是将整个句子映射到向量空间，而计算句子语义相似度最常见的方式则是计算其text embedding之间的余弦相似度。

LLM Agents

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

比如说在包含数百万本书、文章和网站的数据集上预训练像 GPT-3 这样的语言模型。

大模型训练

生成式AI与大语言模型的区别

例如，一个图像生成模型可能会在数百万张照片和绘画的数据集上进行训练，以学习构成各种视觉内容的模式和特征。

生成式AI 大语言模型区别

接私活必看的11个开源项目

定时任务：在线（添加、修改、删除)任务调度包含执行结果日志。

私活开源项目

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

经过几十年的发展竞争，DRAM已经有极高的技术门槛，其制程已经微缩到极限，虽然叫法上略有不同，但整体与逻辑芯片差别不大，最先进的DRAM都离不开EUV光刻机的加持；同时还非常烧钱，投资金额极高，海力士每年资本开支超百亿美元

GPU HBM 大模型

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

创业公司中，也有OpenAI支持的Cursor代码编辑器，把生成代码抬到了一句话生成整个项目框架的高度。

开源模型

全球生成式 AI 应用全景图

在生成式AI 产业突变的背后是人工智能技术数十年的积累和酝酿，其演进历程具体可分为四个阶段： 1.专家系统： 2.机器学习与神经网络： 3.深度学习： 4.大模型：

大模型

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

这一次 MS-DOS 4.0 得以开源，很大程度上要归功于前微软首席技术官 Ray Ozzie 和一位名叫 Connor（Starfrost）Hyde 的年轻英国研究员之间的通信

MS-DOS 4.0 开源模型微软

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]SD安装、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、提示词具、常用插件

在C站或者liblibai网站上，常用的负面embeddings： badhandv4、EasyNegativeV2（针对二次元模型训练的，解决肢体混乱、颜色混杂、灰度异常等等一系列负面问题，触发词easynegative

开源模型文生图图生图提示词

CodeFuse开源编程大模型-您的开源编程助手

CodeExercise-Python-27k由2.7万道Python编程练习题（英文）组成，覆盖基础语法与数据结构、算法应用、数据库查询、机器学习等数百个Python相关知识点。

大模型 AI编程

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

系统需要能够以每秒数百或数千次的速度响应查询。

大语言模型 RAG检索增强

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

如前所述，数百年前开普勒发现了一些几何规律，借助这些规律能够精准预测夜空中行星未来的位置。

Transformer 大模型

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