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RAG与Long-Context之争—没必要争

PS: 说个题外话，貌似人一辈子也就产生0.3B左右的Tokens（之前群友讨论过这个话题），是不是当模型支持最大长度达到300M时，可以快速复制一个人了。

RAG Long-Context 大模型

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

音频分析: 可以直接分析长达6小时的音频文件。

生成式AI

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

在本次分享中，作者将承接上一篇的内容，介绍通过提示词的高阶用法、以及通过“区域提示词（Regional Prompter）”的使用达到双人图或者某些特定场景的SD绘制图片的90%出图率的方式。

文生图

请以“续航”为题目，写一篇议论文

最后，让我们用续航的力量，让我们的青春更加灿烂，让我们的科技更加发达，让我们的经济更加繁荣！

中文训练大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

计算器，用来执行各种数学计算获取精确结果，输入表达式，例如 1 + 1，得到结果 ...

大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强大模型

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都可以两两互译，所以咱们能用NLLB把阿斯图里亚语、卢甘达语、乌尔都语等地球上的小众语言直接译成中文了。

翻译大模型

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

可以看到，相比于 Safe-RLHF，HAI-Chat 可以加速奖励模型 30%~50%，而对于 PPO 训练的加速则更加明显，可以达到10倍以上的加速。

HAI-Chat RLHF

数字人：从科幻走向现实的技术革命

通过创造具有吸引力和独特性的数字人形象，企业可以更好地吸引消费者并传达品牌形象和价值观。

数字人语音

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

目前，主要是教LLM如何利用外部工具的API来达到这一目的。

生成式AI

一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE

在回答问题时，我将融合Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard和Yann LeCun的写作风格，以便更好地传达信息。

Prompt 提示词工程

让AI帮你读财报：Reportify让你看得清、聊得深

读财报首先从最核心的场景——财报的分析的结果上看，团队提前为用户操了不少心，不仅为内容做了结构化较高的摘要处理，让要点一目了然，还提供了与AI对话能力，达到进一步分析具体问题的效果。

Reportify 读财报

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

DescriptionToName （例如 Abyssal Melodies 的作曲家是 Uriah Hawthorne），当给出包含描述的提示时（例如谁是 Abyssal Melodies 的作曲家），模型在检索名字方面的准确率达到

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

图3：链表中查找数据但是我们在每个节点增加向后的指向指针，比如列表中每三个其他节点都有一个指向后面三个节点的指针，如图(4)所示，那么只需要3步就可以到达19 图4：跳表每三个节点就设置一个多指向指针节点

RAG 检索增强

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

在构建 ModelOps 系统时，企业的数智化能力也达到了新的高度。

大模型金融

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