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腾讯悄悄开源混元版「Sora」，这就是开源领域的No.1。

二.很强的语义理解混元的语义理解，是我觉得在所有的AI视频大模型里，都能排到前列的。

sora 视频生成

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

为了解释为什么Embedding提供了这样的实用程序，让我们看一下以前处理文本数据(如表格数据中的分类值)的方法。

大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

机器通过与人类相似的思维模型也可处理复杂问题，例如ChatGPT借助设计的插件和模型可证明定理，但仍难以达到顶尖数学家的水平，因为顶尖数学家可以利用数学直觉发现和证明定理，拥有与生俱来的一致。

prompt

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

§ Yi-34B-Chat-200K：200K上下文，多文档阅读理解、超长知识库构建小能手。

零一万物 YI 李开复

更快更好的chatglm3来了

部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性： 1.更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略

开源模型 ChatGLM

LLM微调经验&认知

延申下来，可以理解Llama（原生）是一个会听不会讲中文的人，用中文语料做指令微调，实际上更多是教他“说中文”。

LLM 大模型

Agent具体实现

· 2 原理 Thought->Action->Observation (

Agent 大模型

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

明确的动词使用：「将这段文字简化，使之适合中学生的理解水平，并用例子来阐释复杂概念。」

提示词写作

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

可那些摘抄下来的名言警句，让我深刻地理解了什么是“听过了无数大道理，却仍然过不好这一生”。

大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

声音转换，通常需要经过以下几步： · 1 声音处理 · · 2 主模型训练 · · 3 推理 ·

so-vits-svc 音色转换教程

生成式AI与大语言模型的区别

其秘密：理解单词之间的上下文和关系。

生成式AI 大语言模型区别

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！

4/45 安装好环境之后，我们要点击 “2-2.安装依赖.bat” 这个脚本，无需管理员身份，双击即可！

ChatGLM3 大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

C-MTEB 的建设参照了同类别英文基准 MTEB [12]，总共涵盖6大类评测任务（检索、排序、句子相似度、推理、分类、聚类），涉及31个相关数据集。

embedding 语义向量

RAG从入门到精通-RAG简介

工作原理 RAG本质上是通过工程化手段，解决LLM知识更新困难的问题。

rag 大模型

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

能够让大模型推理结果变得更好的基础优化手段已经非常多了，这里梳理了常见的提示技术手段和对应的论文： - Zero-shot（零样本提示）：https://arxiv.org/abs/2109.01652

prompt 提示词

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