文章列表-AI魔法学院

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分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

图 4：根据预训练目标进行自监督式的数据构建，来自 Tay et al.

开源模型

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

该项目仍在较早期开发阶段，体验与使用上可能会遇上些小问题。

Windrecorder 录屏

如何使用ChatGPT写出优质文章

主体部分细分：根据主题将主体内容分成几个子部分，每个部分集中讨论一个特定的方面或论点。

ChatGPT 写作

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

而小花，是一个善于思考总结，勤于钻研的孩子，她会从猫和狗各自具有的形态和特征入手，总结什么样的样子是一只猫，什么样是一只狗。

LLM

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

抛开具体场景谈套壳都是在贴标签。

大模型套壳

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

仅仅只是出于好奇体验某个产品，和有具体的任务可以使用产品，两者哪个有持续性，不言而喻。

AI工具

用AI轻松玩转年度总结PPT

使用提示词与 AI 沟通，提示词就用日常说话的方式，专业术语叫自然语言！

PPT 年终总结

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

其实是整体性。

写文章

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

如果我们不给它提供细节，它就会自由发挥，它发挥的方向和努力程度就得听天由命了。

提示词 SD 绘画

全球生成式 AI 应用全景图

在生成式AI 产业突变的背后是人工智能技术数十年的积累和酝酿，其演进历程具体可分为四个阶段： 1.专家系统： 2.机器学习与神经网络： 3.深度学习： 4.大模型：

大模型

懒人福音！用AI生成会议纪要，让你的工作更高效！

其次，AI可以自动提取关键信息，帮助参会人员更好地理解和回顾会议内容。

会议纪要 AI工具

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

数据库可用于测量不同实体或概念之间的相似性或相关性，基于它们的向量表示。

RAG 大语言模型

AutoGPT与LLM Agent解析

Performance Evaluation 这里给出了模型整体思考流程的指导原则，分为了几个具体维度，包括对自己的能力与行为的匹配进行 review，大局观与自我反思，结合长期记忆对决策动作进行优化

大模型

谈Agent构建平台的设计

2、构建具体Agent实例的主要难点在具体讨论针对每种客户的平台设计之前，先明确一下目前Agent构建的难点。

Agent 构建

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下，分为自解码器（Self-Decoder）和交叉解码器（Cross-Decoder）两部分。

Decoder-Decoder YOCO 架构

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