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金融行业中 Fintech 的应用场景

首先，先来看一下 Fintech，这个单词代表的什么含义。

Fintech 金融

面向知识图谱的大模型应用

为了应对这一挑战，RAG 将 LLM 的优势与可扩展的外部知识源(如知识图谱)检索结合了起来，不再尝试静态地编码模型中的所有信息，而是允许根据需要动态地从知识图谱中查询必要的上下文。

知识图谱大模型

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

关于这一块两部分demo代码都很清楚明白，这里不再赘述。

大模型

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

使用RMSNorm进行预归一化，同时使用旋转位置嵌入(ROPE)来编码位置信息， 3.

OpenELM 大模型

在SD中一键换脸！！！

https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop.git 点击安装后等待安装，成功后重启SD就好了方法三：直接下载 roop插件提取码：

AI换脸

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

图生图代码实战关于图生图背后的原理，前面文章有讲过。

Stable-Diffusion 文生图

不出所料，字节个把月就整出了自己的manus,不用积分，无需会员，快来体验coze空间吧

分析协作集成了MCP应用整体看起来目前实现的功能没有manus和flowith强大，没办法部署复杂的web应用体验flowith 雷神，公众号：PeopleSoft探究Manus 一码难求

manus 阿里

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

将文字形式的查询请求，编码为数值向量的形式，体现潜在的关系。

知识库

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

Auto-GPT事实代表了LLM可以发挥自动化的通用问题解决机器，这一叙事范式代表了AI-Agents的未来发展方向。

开源模型

大模型推理能力增强方法总结

思维图（GoT）的关键是能够将 LLM 生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。

推理能力大模型

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

解码过程中的随机性：某些旨在增加输出多样性的解码策略，如top-k采样、top-p方法以及温度调节

大模型

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

} ] 之后我们可以在 data 目录下新建一个 generate_data.py 文件，将以下代码复制进去，然后运行该脚本即可生成数据集

Llama3 对话问答模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

从LlamaIndex应用程序代码中方便地创建ANN搜索索引的能力使得创建不同的索引和比较它们的性能变得容易: # Create an HNSW index

大模型 PostgreSQL

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

以下是示例同义词文件(synonyms.txt): 西红柿,番茄土豆,马铃薯自行车,脚踏车,单车在上述文件中，每一行中以英文逗号隔开，代表这些短语都互为同义词。

ElasticSearch 智能搜索

一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

每个模块都执行特定的任务，例如加载模型、prompt 编码、解码生成图片等待。

文生图 comfyui

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