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Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

LeCun认为，未来的人工智能对话系统将在将答案转换为文本之前对其答案进行思考和规划。

AGI 大语言模型观点

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

当我们的大脑在思考、学习、记忆的时候，就是这些神经元和突触在发生作用。

人工智能大模型

大模型微调数据选择和构造技巧

大家都有个直观的答案，就是去重，那我们再考虑模型上数据的迭代呢？

大模型微调

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

相比之下，Llama 2 70B 亿参数的模型在 MMLU和 GSM8K 基准测试上与闭源的 GPT-3.5（OpenAI, 2023）表现类似，但在代码基准测试上存在显著差距。

大模型

一个让GPT重复自问自答的Prompt

至少需要反思三次，以确保充分考虑了各种要素。

prompt

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

它具备独立的思考和认知功能、拥有记忆，能进行思考、逻辑推断和自我反思，可以阅读和在线学习，擅长利用适当的工具处理问题，还能策划并根据实际情况调整任务的优先级…… 任务规划：子目标与分解：AI Agent

生成式AI

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

类似AutoGPT之类的工具过于理想化，试图完全脱离人工来实现自动处理。

LangGraph AutoGen 对决

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

ZEPHYR-7B模型以7B参数在聊天基准测试中创立了新标准，无需人工注释，且在MT-Bench测试中超过了之前的模型。

小型语言模型 Zephyr-7B

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

避免使用有多种含义的词汇；避免使用with、and之类的连接词；可使用emoji() 进行补充描述；逗号前后的少量空格并不影响实际效果；可以通过指定风格提示语来创作带有特效或指定画风的图片；(风格获取参考下文

Stable Diffusion 文生图

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

在相似的模型大小下，OpenELM在ARC、BoolQ、HellaSwag、PIQA、SciQ和WinoGrande等主流的任务测试中的多数任务上展现出了更高的准确度。

OpenELM 大模型

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

幻觉“黑匣子”——很难理解大语言模型在得出结论时考虑了哪些数据来源。

检索增强生成大语音模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

考虑下面的例子: · 可以为每个文档中的文本创建树索引。

大语言模型

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

请注意，数据默认按 969:30:1 的比例划分为训练/验证/测试集。

开源模型

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

Docker 运行环境想顺滑的完成实践，我推荐你安装 Docker，不论你的设备是否有显卡，都可以根据自己的操作系统喜好，参考这两篇来完成基础环境的配置《基于 Docker 的深度学习环境：Windows

Dify Moonshot API 工作流

在飞速发展的时代管理AI风险

结合人工智能研发的持续增长和自动化，我们必须认真考虑通用人工智能系统将在本十年或下一个十年内在许多关键领域超越人类能力的可能性。

人工智能伦理

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