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真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

；这些测试集往往需要部署自动化测试，也不适合非专业人员进行日常问答使用。

中文评测大模型

CLiB中文大模型能力评测榜单（持续更新）

不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果！

大模型人工智能评测

阿里腾讯豪华阵容参投，智谱AI投资版图曝光

尽管有不同的测算口径，但智谱的估值早已超过10亿美元的门槛，有不少分析认为甚至有可能上看150亿人民币，考虑到今年三个季度的融资总额达到25亿，这个数字并没有夸张。

智谱阿里

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。

开源模型

一文带你认识ELMo

近几年来，预训练的word representation在NLP任务中表现出了很好的性能，已经是很多NLP任务不可或缺的一部分，论文作者认为一个好的word representation需要能建模以下两部分信息

embedding

人工智能的应用范式呼之欲出

应该说仅仅发表一个对现有大模型成果的梳理和评价所带来的行业价值可能并没有多么大，但是团队同时提出的无缝整合知识图谱动态结构和大语言模型、并且支持身份权限控制的新架构方案，很大程度上启发了全行业深度的思考

大模型

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

不过我的个人知识图谱的定位偏向于专业知识，有很多可能是当月新更新的知识，为了杜绝 LLM 的幻觉和胡说八道的问题，暂时放弃 LLM 内部知识。

提示词文生图 AIGC

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

向量数据库，已成大模型时代数据中枢正如我们刚才提到的，RAG的重要组成部分就是外挂的专业知识库，因此这个知识库中需得涵盖能够精准回答问题所需要的专业知识和规则。

向量数据库大模型 cpu

RAG从入门到精通-RAG简介

通常而言，RAG将知识问答分成三个阶段：索引、知识检索和基于内容的问答。

rag 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 常用LoRA模型推荐

下面介绍几个最为流行的LoRA。

文生图 SD

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

然而，这种方法往往会导致所谓的“科学怪人效应”（Frankenstein’s monster），即尽管每个部分在技术上都能独立运行，但整合后的整体性能却远未达到理想状态。

RAG 大模型

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

因此，这项任务的难点就在于解码fMRI并以远高于fMRI时间分辨率的FPS恢复视频。

stablediffusion

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

该项目提供了一个简化的RAG工作流，适用于各种规模的企业，通过结合使用大型语言模型（LLM）来提供基于严谨引用的真实问答能力。

RAGFlow RAG 开源

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

nbsp; 简单概括，就是Auto-GTP能够通过一句话的任务需求，能够完全自动化的实现最终的任务结果；Auto-GPT能够实现自主完成任务的核心逻辑，在于借助了语言模型的任务规划能力，通过对任务进行一步步拆解分析

开源模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

多智能体（Multi-Agents）究竟是什么它是基于LLMs且由多个互相协作或竞争的自主单智能体组成的，其主要含义是在通过集体行为解决复杂问题（好比一个团队或一家企业解决用户或客户的复杂需求

Coze 多智能体

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