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Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

核心优化解析在这里我们结合官方技术报告中的模型架构图辅助说明，介绍模型的核心优化点——多头隐式注意力（Multi-head Latent Attention,MLA）：

Deepseek-V2 大模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

LMU | 多模态RAG系统论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21943 检索增强生成（RAG）主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。

大模型研究

AI 写作：如何把GPT变成你的爆文写作素材库？

一个丰富、完善的素材库对你的自媒体写作有着非常重要的意义。

AI写作 GPT

Prompt屠龙术-思维链

ensp; 思维链允许大型语言模型克服一些需要逻辑思维和多个步骤来解决的推理任务的困难，例如算术或常识推理问题

Prompt 思维链

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。

ChatGLM3 大模型

保姆级教程：图解Transformer

Transformer 可以做很多有趣而又有意义的事情。

人工智能

中学生也能看懂的Sora视频生成原理解读

尽管这些照片内容和风格各异，但你能轻松地辨识每一张照片代表的地点和情感，因为你的大脑能够将这些不同的视觉信息统一理解。

视频生成 sora

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

三、数据提取和加载数据提取和加载是构建RAG系统的基础工作，直接影响到系统的覆盖范围、检索质量以及知识的新鲜度。

大语言模型 RAG检索增强

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

智能识别：MLScraper内置了智能识别算法，可以自动识别数据的类型，如文本、数字、日期等。

MLScraper Python库

【本地部署】智谱chatglm3-6B第三代！性能如何？支持调用tools+Agent+代码执行！小白教程！附网盘下载！

瞄向GPT-4V的技术升级：瞄向GPT-4V，ChatGLM3 本次实现了若干全新功能的迭代升级，包括：多模态理解能力的CogVLM，看图识语义，在10余个国际标准图文评测数据集上取得SOTA；

chatglm 智普大模型

通往AGI之路：什么是结构化提示词

今天分享提示词的进阶学习内容，为各位讲一些关于结构化提示词的知识。

提示词结构化

大模型微调数据选择和构造技巧

大的方向上大家都能把握，大概无非是要注意数据的多样性，要注意数据的质量，那在实践中有哪些技巧呢？

大模型微调

大模型：泛化即智能，压缩即一切

然而，如果我们向他们展示其他颜色的苹果，他们会逐渐意识到苹果的颜色可以多样化。

大模型泛化

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

我们对这张图99%都是满意的，重画一张值得吗？

AI图片

AI撬开小县城的万元商机

如同“互联网+”的“AI+”模式，走进“五环外”下沉市场，通过结合县城的适用场景，打造出各种全新的AI生意。

AI 商机

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