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姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

://modelscope.cn/models/Fengshenbang/Ziya-Reader-13B-v1.0/ 多项长文本中文任务第一清华大学发布的公开数据集

大模型 Ziya

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

利用 Sora，教师可以轻松地将教学计划从文字转化为视频，吸引学生的注意力，提高教学效果。

Sora 微软

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

模型性能分析：理解生成难度与学习过程 1.

设计转代码大模型

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

由于大多数预训练模型都是在通用训练语料上进行学习，对于一些特殊领域（金融、法律等）中的概念和名词无法具备很好的理解。

大模型训练

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

直接从图片的描述文本中学习是一个有潜力的选择，因为这样我们可以获取更多的监督信号。

OpenAI 自然语言监督

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

AI通过深度学习的方式，将很多不同的图像都转换成了这样的抽象内容，并逐渐开始理解了这个“扩散”的过程，每学一张图，它就会通过一些方式提取图像里的信息特征，并和它的原图建立关联。

AI图片

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

各位同学可以简单将其理解为「将文本转化为机器能识别的多组数字信息」。

Stable Diffusion 文生图

大模型应用的10种架构模式

这是一种跨领域知识和技能迁移学习的方法，大大增强了模型的多功能性。

大模型架构

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

从机器学习与 AI 工程化开始，企业通过构建各类机器学习和深度学习场景，逐步实现数字化创新。

大模型金融

SD入门教程五：后期处理图片高清放大

在上一篇入门教程中，我们学会了图生图的基础用法以及参数设置。

SD 入门教程修复

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

· 快速学习与适应新知识：AI大模型具备快速学习新信息和知识的能力，能够通过持续的数据训练迅速适应新的产品、服务或政策变化，保持服务内容的时效性和准确性。

ai 客服

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

因此，私有化部署和学习是不可避免的，而且，通常企业的部署资源是又是有限的。

aiXcoder-7B 大模型

大模型推理能力增强方法总结

以一个数学题为例：可以看到模型无法做出正确的回答。

推理能力大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

在这里，矩阵W就是通过机器学习，得出的用来将X序列，转换成Y序列的权重参数组成的矩阵。

大模型微调

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