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忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

人类搜索效率低下：人类在向搜索系统输入他们想要的内容时并不擅长，如打字错误、含糊的查询或词汇有限，这常常导致错过那些超出显而易见的顶部搜索结果的大量信息。

RAG-Fusion 检索增强

Falcon 180B 开源影响了谁？

在hugging face 中国区负责人王铁震看来，对于网上有关Falcon 180B的一些争议，他认为首先，要训练这样一个1800亿参数的大模型，耗费肯定在千万美元级别，它背后的公司愿意开源出来就是一件值得敬佩的事情

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

我们用下面这张从网上找的新垣结衣的照片来体验: 首先注意，我选择这个图是有 2 个原因的: 1.这个一张人像正面近像，在生成新图后更容易感受到 SD 的模型的作用 2.照片可以看到手部有动作，

Stable Diffusion 图生图

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

：第一个原因是，因为大模型的参数量非常大，训练成本非常高，每家公司都去从头训练一个自己的大模型，这个事情的性价比非常低；第二个原因是，Prompt Engineering的方式是一种相对来说容易上手的使用大模型的方式

大模型微调

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

whisper下载安装地址：https://github.com/openai/whisper 二、数据处理利用互联网上的网络规模文本（人类/机器生成的混合数据）来训练，但存在大量低于标准的转录文本

语音转文字 whisper

RAG模型的主要痛点和解决方案

- 设计一个验证头网络，以在生成之前明确验证声明。

rag 大模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

其中，A800/H800是针对中国特供版（低配版），相对于A100/H100，主要区别： · A100的Nvlink最大总网络带宽为600GB/s，而A800的Nvlink最大总网络带宽为400GB

大模型

AIGC的7个黑暗面

从理论上讲，这意味着快速更换供应商应该很容易，因为AI机构只是会适应。

大模型

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

你有下面这些工具可以使用： Tool1: 当需要查询公司产品信息时使用Tool2: 当需要登记发送邮件使用Tool3: 当需要网络搜索时使用回答时请遵循以下========内的格式： ===

大语言模型

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

在互联网的浩瀚时代中，我们习惯于倚靠搜索引擎来解决疑惑；当我们向它提出疑问，它以冰冷的数据回应我们，若答案超出了理解，我们别无选择。

教育 AI 学习

手把手教你认识学会LangChain

无论你是否使用LangChain框架的其他部分，组件都是模块化的，易于使用。

langchain

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

护城河分析： “通过护城河分析的视角评估[我的商业决策]，确定这个决策是否能够加强和维护企业的核心竞争优势，避免被其他竞争者轻易复制。”

prompt

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

然而，我们是否需要为姿态估计任务定制化的设计Transformer网络结构呢？

ViTPose+Transformer 身体姿态

微信中和 AI 进行对话

1.注册 FastGPT：cloud.fastgpt.in 2.进入「应用」，新建1 个机器人，选择“简易模板”； 3.先不用进行“高级编排”来创建工作流，这一步放在把机器人调通之后再做； 4.点击

微信对话

大模型应用设计的10个思考

例如，一个高级模型可能很容易为求解数独编写代码，但如果让它自己亲自去解数独，可能就会变得相对困难。

大模型应用

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