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微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

看一个实际样例：无记忆交互：LLM 世界知识被压缩为静态参数，模型不会随着交互记住记录和喜好，也无法调用额外的知识信息来辅助判断，因此只能根据历史训练做回答，经常产生幻觉。

OLAP For Embedding 一体化数仓

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

而在专业版中，ChatLaw制定了一整套流程，如上图所示，存在反问提示进行信息补全，用户信息确认、相似案例检索、建议汇总等。

垂直领域大模型开源模型汇总

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

识别到提供的信息不足，XAgent利用了“请求人类帮助”工具，促使人类介入以获取用户的偏好位置、预算限制、烹饪偏好以及任何饮食限制。

ChatGPT 智能体 Agent

大模型压缩首篇综述来啦~

这种训练数据的增加有助于学生模型的学习过程。

大模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

在有相同数量的训练tokens的情况下，prefix decoder要比causal decoder的效果差，因为训练过程中实际用到的tokens数量要更少。

大模型

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

但我认为不用担心，整个 AI 基础设施中，除了算力本身在演进外，训练和推理过程都在持续优化。

大模型详解

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

因为类似这样的研究，有利于理解我们的认知过程。

stablediffusion

从0到1谈谈智能客服系统的设计与实现

检索式：检索式模型通常利用神经网络技术，将大量的预训练语料数据输入到模型中进行训练。

智能客服

深度好文，Agent盛行前传

第一是知识与学习（knowledge and learning），在agent角度，知识分为与生俱来的知识和后期学习的知识，与生俱来的知识需要在训练前就嵌入agent体内，为了应对最紧急的需求，比如躲避危险

Agent 大模型

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

· · 此外，为了驱动PhotoMaker的训练，提出了一个面向id的数据构建管道来组装训练数据。

PhotoMaker 文生图

CodeGeeX2来了!效果超LLaMA2-70B

由于代码安全性，很难使用 Github Copilot 去 AI 生成，发现清华发布了「CodeGeeX2」，基于 ChatGLM2-6B 基座模型，CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练

CodeGeeX2 开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解！

在使用StableDiffusion过程中一个核心环节——选择什么样的采样器？

Stable Diffusion采样器

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

这意味着预训练是一次性的练习（与持续学习方法不同）。

RAG 大语言模型

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

（batch size）+ 足够强的算力，让模型对足够多的训练集做全局拟合（理解），在模型更好地还原细节的同时让模型出现智能涌现能力——例如在一定程度上理解真实世界的物理影响和因果关系。

sora openai 视频生成

让AI记住你说的话、让AI给你生成几十万字的小说！StreamingLLM 让无限长token成为可能

，它可以让任何基于Transformer的语言模型（LLM）处理无限长度的文本，而不需要任何微调或额外的训练。

StreamingLLM 写作

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