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数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

使用上「风平IP智造」颇为直观，基础操作就是选择数字人和背景，然后根据场景划分，整段粘贴文案或者上传录音文件即可，不需要根据产品来一条一条建立话术，基本上不需要特别的学习培训，不用有做直播的经验，只要自己试一试研究一会就可以快速搭建一个直播间

数字人数字分身

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

嵌入是将某些数据对象表示为向量，构造为将数据对象的某些属性编码为其矢量表示的几何属性。

Embedding 向量

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。

开源模型

SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

根据每个阶段教育的不同特点，其构建的数字化教育形式有所不同。

大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

我们在测试中发现了关于 Token 的隐藏限制——每个文件最多 200 万个 Token 每个企业账号下文件大小总和最多 100 GB 上述限制会严重限制拥有大量数据的组织机构

RAG 检索向量库

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

由于模型是基于从互联网抓取的大量数据集进行训练的，训练数据集可能无意中包含了与基准测试中的问题高度相似的样本。

过拟合小模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

§ § Variety（多样性）：现实世界的用例不仅涉及非结构化数据，还包括各种结构化数据，它们可能不容易被LLM捕获用来训练；而且企业场景中往往知识是需要实时变化的。

向量数据库大模型 cpu

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

而它强大的能力主要体现在数据分析这块，能够支持上传数据文档，如excel文件，或者是csv文件，它能够自己编写python代码来处理数据，而且还能自己去运行自己写出来的python代码，直接输出最直观的各种数据图表结果

prompt 提示词

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

智能自动化可以处理更复杂的任务、处理非结构化数据，并进行智能决策和预测。

GitHub 数据处理RPA

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

多个规则导致模型需要多次交互澄清，浪费Token和次数。

提示词结构化

三个大模型（ChatGPT,文心一言,Baichuan-13B)，帮我生成中医《本草纲目》的训练数据

比如，原文是李时珍的《本草纲目》，格式是这样的：观察数据后，我们发现，本草纲目里都是一个症状对应一个药方，很容易找到规律。

大模型

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

谁来参与数据准备？

大模型

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

我在做的 OCR 识别商务名片这个项目上也积累了些经验，大家可以根据我的经验选择合适的算法。

OCR 大模型文字识别

【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

本文将对大模型在企业应用中的落地场景、典型架构与产品选择等做较深入的探讨与分析。

大语言模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

基于 Transformer 的大语言模型在从网络收集的海量数据集上进行训练，取得了显著的成功。

transformer 训练

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