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真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

OpenAI 已经在官网展示了 ChatGPT 的 48 个基本能力，在 NLP 领域，也已经有了 SuperGLUE、MMLU、Google BIG-bench 等被广泛使用的测试集

中文训练大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

这里直接用OpenAI的后台Playground跑了，因为有16K，而且可以锁system，方便。

LangChain 知识库

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

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GPT

中学生能看懂：Sora 原理解读

为了让Sora能够像人类大脑那样理解和生成这么丰富的视觉内容，OpenAI开发了一套将这些不同类型视觉数据转换为统一表示形式的方法。

Sora 原理

【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。

大模型

语音克隆又又又又又升级了

，时隔几个月Meta又推出了最新的语音生成技术，不仅能可能声音，还能通过对声音的描述来生成独特的音色，同时还能通过描述来生成各种各样的音效，甚至能通过文字描述来编辑声音，整体来说，这项技术几乎囊括了现在人们对语音生成技术的所有的需求

Meta 语音生成

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

01 前言近日，香港中文大学（深圳）联手趣丸科技推出了新一代大规模声音克隆TTS模型——MaskGCT。

MaskGCT 声音克隆

ChatGPT提示工程 - 总结

ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作编写Prompt的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果

GPT

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

前两个步骤是基于特定的数据训练准备模型，属于人类反馈（HF）的部分；而 PPO 则是 OpenAI 提出的强化学习算法（RL），基于前两步构建的准备模型再训练提升主干网络。

HAI-Chat RLHF

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

agent 第三步，agent 根据环境的状态输出采取的动作 action 第四步，action 和环境进行交互，通过奖励函数 reward function 计算当前奖励第五步，奖励和状态更新给智能体

Text2SQL RLHF

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

关系记忆：智能体之间会形成新的关系并形成互动的记忆。

大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

其次，随着数据更新速度的加快，知识检索系统需要能够及时更新数据，保持信息的时效性与准确性。

知识库 RAG检索增强

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！

此外，进一步对一个开源的Design2Code-18B模型进行了微调，成功地达到了与Gemini Pro Vision相匹配的性能。

设计转代码大模型

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

但是，它的性能通常达不到微调的要求，因为它不会针对特定任务更新模型的参数，这可能会限制其对特定任务细微差别的适应性。

大模型训练

一文读懂AIGC产业链：AIGC的前世今生和未来展望

AIGC赋能游戏行业：从单一功能到全流程 AIGC赋能营销领域： AIGC赋能企业管理： AIGC前世：行业发展历程结合人工智能的演进历程，AIGC的发展大致可分为三个阶段

生成式AI

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