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14.4K Star，一款漂亮、快速、现代化的开源免费UI组件库

它有以下几点核心特性： · 可个性定制：NextUI提供了插件的模式来定制主题，你可以更改所有的语义标记以创建一个全新的主题

大模型

ChatGPT+文字转视频工具，让1个人1天轻松生产100条原创视频（内附全部工具）

）一起剪（http://yiqijian.com/） 4）一帧秒创（http://aigc.yizhentv.com/）这几个里面：万兴播爆属于国产AI数字人之光，能快速生成短视频，有上百套模板

生成式AI

Wunjo AI: 合成和克隆英语/俄语/中文语音,实时语音识别,深度换脸和唇动合成,通过文本提示更改视频,分割和修饰

多语言支持：目前支持英语、俄语、中文的语音克隆（来自任何语言的音频）以及英语、俄语合成，并计划扩展西班牙语的语音克隆合成模型。

AI语音克隆实时语音识别

AI自动生成视频全流程干货

Canva生成视频封面直接登录Canva选择Youtbue的封面模板制作就好了，这个比较简单就不详细展开了。

AI 视频

14.6K star！最好用的OCR文字识别项目，没有之一！

也就是说，你可以一次性截取所有的图片，然后再从记录板里复制所有识别出来的文字，不需要一张一张地截取和复制。

Umi-OCR 开源项目文字识别

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

先说明一个事实：像ChatGPT这样的AI大语言模型不仅仅是和聊天机器人有关，AI Agent和人类文明模拟的AI模型正在编译着我们文明的本质！

大模型

感受恐惧的力量：用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布

上一篇文章中，我介绍了一篇研究 ChatGPT 做定性研究质量如何的文章，结果发现 ChatGPT 做文本分类的质量与人类一致。有了这样的研究支持，我就可以放心用 ChatGPT 来做文本分析了。公司的用户反馈分类没法展示出来，需要找寻另外可用的分类文本。这个分类任务不能太简单，不然没意思，同时，分析出来的东西还要比较有趣，能有点用最好了。最终，我选择了让 ChatGPT 来对微信公众号的文章标题进行分类，看一下那些 10w+ 文章的标题都是怎么吸引人的。

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Langchain的一些问题和替代选择

Langchain因其简化大型语言模型(llm)的交互方面的到关注。

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LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后由 llm 根据模型自己的认知，做出回答。

大模型

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

生成大型语言模型 (LLM) 可以对各种用户提示生成高度流畅的响应。

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

语言模型被用来输出重要性的整数分数。

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四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

预训练 SFT的旅程始于对大型语言模型进行预训练，这通常在大规模未标记的文本数据上进行。

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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

很遗憾，我不能，只是隐隐约约记得几个思维模型，比如多元思维模型、第一性原理、刻意练习，其他都忘得一干二净了。

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改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

其基本思路就是，原有的top-k向量检索召回扩大召回数目，再引入粗排模型，这里的模型可以是策略，轻量级的小模型，或者是LLM，对召回结果结合上下文进行重排，通过这样的改进模式可以有效提升RAG的效果。

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一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

Part.3 使用大语言模型模块化地构建合作体验智能体论文标题：Building Cooperative Embodied Agents Modularly with

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