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傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

第二部分：安装依赖+环境在启动前，你要安装好AI环境，这里参照雄哥之前的教程！

ChatGLM3 大模型

prompt必须知道的26条军规

weight ->想要在新域上获得较好的性能，预训练模型越大，fine-tune需要的数据也越多 ①大的LM有基于大量训练数据的天然的迁移学习能力，设计大LM的时候一般都想要让模型同时完成较多的任务

prompt 大模型

为什么大佬都在说Agent是未来？换个角度来谈一谈

很多AI领域大佬，如吴恩达，Karpathy都表示看好Agent，将其作为未来最有潜力的方向。

Agent 大模型

17岁高中生写了个神级Prompt，直接把Claude强化成了满血o1。

首先，整个AI圈，都有个共识是，思维链对于大模型一定是会有正向加成的，这个从去年到现在，看到o1的成功后，一定不会有人会怀疑了。

prompt 大模型

全球学术界知名学者教授信息大盘点（全）

本文是学术大佬资料整理得合集（共计86位），他们都是自然语言处理（NLP）方面得权威专家。

AI大佬知名学者

AI拆解:《AI猫咪小红书账号3个月变现10W+》

然而，他注意到，当他发布猫咪的AI绘画内容时，观众的参与度和流量显著增加。

文生图 AI拆解

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

当今AI领域大多数主要技术都源20世纪50年代的基础研究，并结合了一些工程解决方案，如「反向传播算法」和「Transformer模型」。

OpenAI 大模型

12个RAG常见痛点及解决方案

如果非要模型输出正确答案而不是承认模型不知道，那么就需要增加数据源，并且要保证数据的质量。

RAG 大模型

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

距离我们 GPTs 攻防的上篇发布到现在已经过去了两周，也有很多的群友积极参与了我们的攻防活动，但是截止目前还没有人破解到我们的 prompt，不少群友想要我们分享一下防守的经验，这一篇我们就来为大家带来

GPTs 大模型

LLM微调经验&认知

数据质量可能更重要，太大的数据量有可能“阉割”掉模型原有的base能力 8.

LLM 大模型

Prompt：我常用的对话技巧

这里正好给大家介绍一下我平时使用大模型的小技巧，相信有人在很多地方已经用过了。

prompt 大模型

如何提高RAG 的效果

预设多个Prompt 模板这个笔者在前面的文章中也提到过，比如：检索的质量较高的情况下，可以使用完全根据参考信息来回答的Prompt模板，在检索不到内容或者检索的质量低的情况下，可以让模型根据自己的知识来回答

RAG 大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

之前有一个论调，说如果大模型支持足够长的上下文内容时候，是否就不在需要向量库。

RAG 大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优越，同时更易于并行化，且训练时间大大减少。

Transformer 大模型

Agent具体实现

，每个子模块都能清晰地定义输入、输出和功能，并能判断是否达成目标。

Agent 大模型

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