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快手大模型出炉！【快意】来袭！

，包含8500道高质量的数据，主要目标是对模型的数学推理能力进行评测，其中测试集1319条数据，每个问题都需要2-8个步骤来解决，解决方案主要包括使用基本算术运算（+ − × ÷）进行一系列的基本计算

开源模型

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？

所以就要做数据清洗，或者说，做一个结构化的数据集。

LangChain 知识库

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲

：人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)-刘悦 v3u.cn/a_id_305 接着运行命令，对《遥远的歌》进行分离操作： spleeter

音乐

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

今天，我要和大家分享一款老牌实用的自动化工具：AutoIt，它能够让你告别繁琐的重复性工作，提高工作效率。

Autolt 自动化

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

第二，大模型可能对在其训练数据中并不突出的小众和专业信息有着不足的“理解”。

RAG 大模型自动回复

Prompt屠龙术-思维链

当我们解决一个足够复杂的数学或逻辑问题时，我们常常情不自禁地将更大的问题分解为一系列中间步骤，以帮助我们得出最终答案。

Prompt 思维链

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

本文整理自 8 月 12 日「NPCon：AI模型技术与应用峰会」上，来自 Dify.AI 创始人张路宇《LLM 应用技术栈与Agent全景解析》的分享，介绍了当前大模型技术应用技术栈以及 Agent

大模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

，降低了通信成本，使用了ZeRO-1的数据并行来减少优化器状态的显存占用。

Deepseek-V2 大模型

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

解决方案，对数据并行处理，具体实现参考海量数据高效训练，核心思想自定义数据集本次的主要目标是使向量化耗时随着处理进程的增加线性下降，训练时数据的内存占用只和数据分段大小有关，可以根据数据特点，灵活配置化

大模型

字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言

此外，通过在训练过程中使用多个讲话者的语音数据，并引入自动编码输入来帮助稳定注意力，进一步扩展了模型的规模，使其能够在所有训练过程中看到的语种中一致地合成可理解的语音，包括训练讲话者的本地口音或外国口音

coqui-ai TTS 语音

领域大模型LLM训练Trick

答：通过分析发现现有的开源大模型进行预训练的过程中会加入书籍、论文等数据。

垂直训练大模型

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

你可以使用Microsoft Word和Google Docs起草商业提案，但它们无法帮你发送电子邮件、分享自拍照、分析数据、安排聚会或购买电影票。

AI智能体

国产AI大模型哪家强？十大维度横评四款主流大模型！

360 智脑的回答就有点简单了，回答得比较模糊笼统：② 情感分析接下来，小编要看看这几款大模型能不能准确分析一段文本中的情感色彩，能否更好地了解文本内容观点和态度。

开源模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

目标输出长度可以根据单词、句子、段落、要点等的计数来指定。

提示词 prompt

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

Zero-Shot指的是模型没有见过某个场景（或者某个数据集）的数据，就应用于该场景，和用数据训练模型以及在语言模型上下文中加入示例相对应。

大模型

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