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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

好处一：结网式学习 1、孤立式学习VS结网式学习传统的学习是怎么学习的呢？

大模型

爆肝！超详细的胎教级Midjourney使用教程，看这一篇就够！

在文本框里面输入 /describe ，点击它的指令这个就是用来描述一张照片的关键词的指令点击上传需要描述的照片按回车键发送这时候就会生成

文生图

职场常用GPT提示词精选、职场常用文案能力大模型提示词精选

例如，“这种云服务器比传统独立服务器安全性提升约50%”。

提示词 prompt

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

中文Alpaca-2 训练方式传统

大模型

交友神器！AI二维码终极教程，3步做出你的专属艺术二维码！

可以用上这个餐盘作为二维码，也可以用披萨作为二维码还有这样的丝带二维码服装二维码以上各式各样的二维码我们统称为AI艺术二维码就是stable diffusion基于传统二维码生成出来的一张能扫的图片

文生图

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

最后再来个彩蛋帮我画一个甄嬛传里的华妃娘娘，边喝奶茶，边说“奶茶就是矫情”扁平插画，可爱Q版#创意图# 1）讯飞星火这个华妃，看起来在宫斗剧里活不过两集的样子

大模型测评

对于大模型RAG技术的一些思考

如果大模型胡乱输出，类比传统指标，就好比recall高但是precision低，但是限制了大模型的输出后，提升了precision，recall降低了。

RAG 大模型

国产AI，逃过一劫

OpenAI 推出了GPTs，每一个 GPT 像是 ChatGPT 的一个为了特殊目的而做出的定制版本，用户可以用自然语言构建定制化 GPT，然后上传到

ChatGPT 大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

向量数据库与传统数据库最大的区别在于不是精确匹配，而是依靠各种相似度度量方法来找到与给定查询最相近的向量，这就涉及大量的相似度计算，如点积、欧式距离、余弦相似度等。

向量数据库大模型 cpu

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

传统的知识图谱尊重这种对称性（Speer et al., 2017）。

大模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

（传统的chatgpt接口是用不了策略2的，因为得不到生成每个词的概率。）

大模型

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

首先用actor model在推理模式下根据prompt生成一个answer（prompt对应强化学习里边的state，answer对应一些列的action），代码如下： # 保证不触发反向传播

训练

通俗易懂地解释OpenAI Sora视频生成的特点有哪些？它与此前的Runway Gen2、Pika有什么区别？以及缺点是什么？

与Transformers模型：Sora超越了传统Transformers模型的应用范围，通过将视觉数据转换为补丁并利用Diffusion过程生成视觉内容，它结合了两种模型的优势，实现了视频和图像的高效生成

sora 视频生成

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

没完，这个模型不仅打败了一众开源大模型、成为百亿级代码大模型中最强，还有特别的优势：一改传统的“刷题式”代码生成，它专门针对企业级软件项目，在真实开发场景下效果最好——代码生成补全能力、和跨文件能力经过测试

aiXcoder-7B 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

当值小于目标时，我们向右移动，如果是传统的方式，需要6步才能找到它。

RAG 检索增强

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