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人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

智能问答：在编程过程中直接向代码助手模型提出问题，无需切换至其他界面，支持对话与编程两种场景无缝融合。

开源模型 AI编程

大语言模型应用中的文本分块策略

当然，我们会使用句子分块，并且有几种方法和工具可用于执行此操作，包括：朴素切分：最简单的方法是按句点（“.”）和换行符切分句子。

开源模型

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

换言之，在考虑下一轮融资前，区别于头部大厂，“六小龙”的新主线任务其实是如何更好地花钱，让投资人和市场看见其业务的成长性，从商业角度回答“公司值不值它的估值”。

AI 大模型

AI的百亿套壳：做船不做柱子

Perplexity团队最初做自然语言到 SQL的转换工具，ChatGPT上线后，他们2天时间上线了AI 搜索。

AI 创业

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

初步研究调查要么微调视觉编码器以与预训练的 LLMs [118, 6, 67, 52, 39, 12, 45, 150, 75, 32, 139] 对齐，要么使用视觉-语言模型（vision-language model）将视觉输入转换为

多模态大模型 GPT-4V 文生图

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

缩写词：AI = 人工智能，AMA = 人工道德代理，BU = 自底向上，GPT = 生成式预训练转换器，IML = 可解释的机器学习（或解释性），LLM = 大型语言模型，MDM = 道德决策，ML

开源模型

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

换句话说，第一性原理要求我们回到问题的最基础、最核心的部分，忽略既有的假设和“常识”，从根本上重新思考问题。

第一性原理大模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

传统的 RAG 技术大多依赖向量化，即把文本转换成数字向量，通过计算向量之间的相似度来找到相关内容。

OpenAI RAG 架构

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

将复杂任务分解为多个子任务可以消除切换不同过程所花费的时间。

大模型

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

https://github.com/kuafuai/DevOpsGPT 30.English Compiler 基于 POC AI 的编译器，用于将基于英语的 Markdown 规范转换为功能代码

大模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

以时间换空间，模型不缓存激活状态，会进行两次forward计算，以节省显存，我们默认开启。

大模型微调

金融行业中 Fintech 的应用场景

量化交易的本质是你对股票的理解，把它转换成为交易策略的代码自动去完成执行。

Fintech 金融

人工智能对话prompt：用聪明的方式解决各种难题

翻译就是让ChatGPT将不同的语言或术语进行翻译和转换，在上面的第4点转化中你已经见识过一些案例，我这里直接让他充当一个真正的语言翻译：翻译案例1 10、推理这种提示模式下，你可以让ChatGPT

chatgpt 提示词 prompt

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

用户控制：提供用户切换RAG Fusion的选项，允许他们在手动控制和增强的人工智能辅助之间选择。

RAG-Fusion 检索增强

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

首先，通过特征提取器将原始音频输入变换为对数梅尔声谱图 (log-Mel spectrogram)。

语音转文字 whisper

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