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比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

或许大多数人对马斯克Grok，还有Groq模型的名字感到迷惑。

Groq 大模型

大模型天才杨植麟，被朱啸虎“咬”了一口

一位做过投资人的创业者认为，这次循环智能的投资人提起仲裁感觉合理，可能处理上有瑕疵。

杨植麟大模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

比如意图、类别，以及情感等的标注，都是将人类的知识，显式的写在了数据上，从而形成新的知识。

大模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

所有词元都经轻量级注意力和多层感知器（MLP）层处理，q路由的查询词元在v路由的键值词元上执行更重的注意力计算，而m路由的词元则经过一个更重的多层感知器层处理。

大模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

GPT-4用的是基座模型（我们现在用的ChatGPT的GPT-4模型是做过RLHF之后的，所以感觉很强）。

OpenAI 人工智能

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

但我猜测 Sora 实际的调用需求会远超 GPT-4，按照用户想法实时生成高清视频对于多巴胺的满足感要超过文本 QA，就像看抖音的次数远超看知乎的次数）同时我们又在训练部分估计了： GPT

Sora 推理算力

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

这些词向量可以被用于多种自然语言处理任务，如词义相似度计算、情感分析、文本分类等。

AIGC Embedding 嵌入技术

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

其实无论是从业者，还是对这一行感兴趣的朋友，都非常的建议了解一下「知乎知」联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，一共2天的课程，可以帮助你迅速的掌握大模型的潜力，以及它如何可以跟你的职业或者学习相结合

生成式AI

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

如果你想生成一些具有冲击感的画面时，Latent更加合适。

文生图

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

总结分享的这两篇文章都需要多次调用LLM，来增强召回，虽然在一些场景下比较有效，不过开销感觉有点太大了。

大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

论文：论文链接： https://arxiv.org/pdf/2310.16427.pdf 先看一下例子感受一下有多厉害。

PromptAgent 大模型

高级 RAG 技术——图解概览

LlamaIndex 中有一个 OpenAIAgent 类，将这些高级逻辑与 ChatEngine 和 QueryEngine 类结合，提供基于知识和上下文感知的聊天以及在一次对话轮次中调用多个 OpenAI

RAG 检索图解

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

但在此类数据有限的情况下，RAG 系统提供了一个强大的替代方案，确保应用程序通过其检索功能保持数据知情和上下文感知。

训练

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

Prefix Tuning prefix tuning依然是固定预训练参数，但除为每一个任务额外添加一个或多个embedding之外，利用多层感知编码prefix，注意多层感知机就是prefix的编码器

大模型

朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事

感觉很惊讶，在美国做不出来你知道吧。

朱啸虎 AGI

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