文章列表-AI魔法学院

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一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练目标是捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识。

大模型训练

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

很多企业都有自己的软件开发框架和API的库，与其关联的业务逻辑、代码架构规范都因地制宜，十分个性化。

aiXcoder-7B 大模型

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

未来人类之间的协作关系不再是人类与人类之间的协作关系，而是人类与AI-Agents之间的协作关系，每个人都将拥有尽可能多的AI-Agents帮助自己的处理尽可能多的任务，由此形成一个庞大且复杂的智能社会协作结构

开源模型

图解 transformer——逐层介绍

一、overview 在第一部分，已经介绍过 Transformer 的整体架构： 1.

Transformer 大模型图解

京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

过去近一年间，北京、上海两城大模型产业竞争已趋于白热化。

大模型钛媒体

独家！黄太吉创始人再创业：首次披露惨败内幕

（此处提到的文章即再见，创投这十年）铅笔道：有人说这不是一轮周期的结束，是一个时代的结束。

黄太吉创业

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

强大的预训练子模块：通过利用CLIP ViT-B16和OPT-125M这两个预训练模型，该架构在视觉编码、动作理解和语言处理方面都具有出色的性能基础。

Agent+GPT-4V 大模型

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

非结构化数据(如文本、图像和音频)缺乏预定义的格式，这给传统数据库带来了挑战。

开源模型

大规模训练系列之技术挑战

主要包括两个部分： · 大规模训练技术的意义 · 大规模训练的技术挑战 1 大规模训练技术的意义 1.1 训练的精度极限深度学习发展历程中，模型精度提升主要依赖神经网络在结构上的变革

开源模型

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

“在计算行业，我们谈论平台——构建应用程序和服务的技术。

AI智能体

【进阶】-文生图术语解释

在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。

文生图

2024年傅盛开年AI大课演讲内容PPT

其次，傅盛深信中小规模以上的企业都应考虑构建专用的大模型。

猎豹 AI 演讲

深入探讨GPTs和AI Assistant

下面的例子会一步一步进行AI Assistant的构建。

GPTs AI Assistant

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

RAG产生了高质量的结果，因为它增加了直接来自向量化信息存储的特定于用例的上下文。

生成式AI

使用思维链写Prompt

然后，创造五个完全不同的派对构思。

思维链 prompt

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