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九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

人类本身具有快和慢的思维，将问题对应到模型中。

大模型详解

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

每个token对应的Query向量与每个token对应的Key向量做点积 2.

Transformer 大模型

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

当然，阿里对月之暗面的重股比投资也复活了很多人对移动互联网时代的记忆。

大模型暗战

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

此外，许多基于流的方法建模了衣物与人体相应区域之间的外观流场，以更好地适应人体。

文生图

更强的小型LLM：Zephyr-7B

这强调了即使在大规模的项目中，如LLAMA2-CHAT所见，收集细致的人类反馈对于对齐的重要性。

Zephyr-7B 大语言模型

搞了一个Dify开源知识库

对于AI创业的小伙伴来说，dify具备了AI原生应用的技术栈，值得学习、研究一波，加以应用实践，或许会走很多弯路。

Dify 大模型知识库

用ChatGPT快速完成论文全流程

这样的问题不仅具有实际应用价值，而且也有助于推动学术界的讨论。

ChatGPT 写作

全量免费的EMO模型上架通义APP，外媒称之为Sora之后最受期待的大模型之一

又一个国产大模型应用火出圈！

EMO 阿里全民演唱

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

2、搭建本地知识库问答系统MarxKB的优势在部署好MarxKB后，你可以添加个人笔记，工作文档，甚至在线网页到知识库里面，然后通过建立索引加上大语言模型对这些知识库的理解实现对文档内容的实时搜索与问答

知识库MaxKB 开源

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

首先是技术周期：模型层还没ready，中间层蓬勃发展，应用层为时尚早对创业公司、新产品而言：只有应用层没有模型层的公司，因为壁垒不够强，边跑边被吃掉了。

工作

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

，更新的 chunk 对应的 embedding 删掉，生成新的插入到原有向量数据库中就好，类似的方法 Elasticsearch 早就在搜索场景种应用，当然如果你向量存储的部分直接选用的就是 Elasticsearch

大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

因此，搭建高效的应用还需要使用自定义的检索器。

RAG 检索向量库

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

20-50 的值对于大多数采样器来说是理想的。

文生图 SD

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

我们应用层归一化（Ba 等人，2016）到 Transformer 块的输入，这对暖机计划（Xiong 等人，2020）更具鲁棒性。

大模型

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

大模型能够理解的内容变长之后，应用的方向会越来越多。

Baichuan2 百川开源

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