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RAG与Long-Context之争—没必要争

从文本选择角度来看，Long-Context可以类比成人为已经确定了问题的相关内容，而RAG需要借助检索手段来确定问题所涉及的相关内容，有一定的信息损失。

RAG Long-Context 大模型

AIGC的7个黑暗面

我们可能认为我们正在与一个新的上级生物融合在一起，但我们真的和拉斯维加斯的赌徒没有什么不同，在赌场上，我们在掷骰子的序列中寻找信号。

大模型

面向知识图谱的大模型应用

为了应对这一挑战，RAG 将 LLM 的优势与可扩展的外部知识源(如知识图谱)检索结合了起来，不再尝试静态地编码模型中的所有信息，而是允许根据需要动态地从知识图谱中查询必要的上下文。

知识图谱大模型

国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

前 50 名的产品从模型的使用上可以分为三种： 1.训练自己的专有模型， 2.微调现有模型， 3.在现有模型之上构建消费者

大模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

化、高效存储 emb、灵活更新 emb，又是这一堆难啃骨头里面的刺儿头，尤其是遇到文档中包含 table，甚至这些 table 还是以 image 形式存在的，控制不好不仅仅容易把 table 里面的信息打散

大模型 LangChain RAG

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

1 pip install xtuner 2 # 不破坏 Chat 模型对话模版，继续增量指令微调 3 xtuner train internlm_chat_7b_qlora_oasst1

大模型

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

而AI在历史上大多数火在少部分的群体，比如科研人员，他们之间会比拼谁的模型识别准确率更高；比如有限的几个大公司，微软，谷歌，deepmind，谁又刷新了某个人工智能的榜单。

生成式AI

AI写作不如意？万字长文深度剖析背后原因

用准确信息启动AI 我的第一种技巧是在开始时就用大量信息启动AI。

AI写作

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

作者没有使用双分支扩散来执行图像编辑，而是使用一种新的热图引导的去噪损失来微调原始SD模型。

大模型文生图

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

比如，LLM居然具有一致的内部信念！

大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

位置编码机制：RoPE -> RoPE -> RoPE 三代模型都采用了 RoPE（旋转位置编码），确保模型在处理长文本时能够高效地保留序列的位置信息

MiniCPM3-4B 大模型

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

想想看，如果一个模型只能记住它最近看过的一点点信息，要是信息太多，它就处理不了了。

MemGPT 大语言模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

nbsp; 所谓没有对比就没有伤害，对比明显可以感受到不加 VAE 图片优点灰蒙蒙的，不够鲜艳，另外是细节不够，而加了不同的 VAE 都有了更好的颜色效果，细节更全了 (微调

Stable Diffusion 文生图

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

Llama 2 是一种极具颠覆性的开源 AI 框架，能帮助企业轻松构建起自己的 AI 应用程序，且无需像使用 OpenAI、谷歌或微软的专有软件那样支付费用。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

与2S相比增加了相邻层之间的信息传递。

Stable Diffusion 采样器

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