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数字人之声音克隆：无样本，1分钟样本完美克隆声音，开源

最近在搞克隆人，发现一个很好的声音克隆项目，测试了一下，效果真不错，可以直接用，也可以微调后使用，好了废话不多说，直接上干活，哈哈~~ &ensp

数字人声音克隆 GPT-SoVITS

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

该模型在对话式问答和检索增强型生成等能力方面表现出色，在综合评测指标上甚至超越了当前业界顶尖的GPT-4模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

4秒惊艳！Stable Cascade AI绘画神器，设计师和普通用户的无限创意新选择

而且，Stable Cascade在硬件友好性方面也表现出色。

文生图绘画

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

现在这两点正好都会出问题。

大模型

国产编程大模型CodeGeex

/tests/test_prompt.txt 插件使用指南基于CodeGeeX，我们开发了免费的插件，支持 VS Code 与 Jetbrains IDEs，未来会支持更多平台。

编程

开源大语言模型完整列表

强大的对话和工具使用能力：结合 OpenBMB 在指令微调和工具学习的探索，我们在 CPM-Bee 基座模型的基础上进行微调，训练出了具有强大对话和工具使用能力的实例模型，现已开放定向邀请内测，未来会逐步向公众开放

开源模型大语言模型

谈Agent构建平台的设计

加速生态的成功启动才是第一要务，哪怕做完原型之后未来交给单独的生态位去精细打磨也要自己投资先去做。

Agent 构建

RAT = CoT + RAG

一些较早的方法尝试将外部信息检索与模型生成的内容相结合，以确保模型输出的事实准确性。

RAT 协同思维链检索增强生成

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

但是对于语言模型来说，这是一个颇具挑战性的任务，一来是我选择狗Tony，65年后，这一现实中出现的比较少的语料组合，防止模型简单的重复已有的语料，另外，这个问题是数学运算和逻辑推断的结合，而非简单的创作

大语言模型 chatGPT

大模型时代-行业落地的再思考

我是很反对这个做法的，大模型（foundation model其实是更准确的说法）的过人之处不是因为参数量大，而是因为通用（跨领域的通用）以及追求通用的过程中涌现出来的能力，完全用领域数据只是之前模型训练方法的改变

大模型

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

二、新路径：反其道而行之要解决这些问题，我花了很长时间实践和尝试，发现了一种方向操作的方法。

ChatGPT 写作

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

与“硬提示”相对应，“软提示微调（soft prompt tuning）”将一个可训练张量与输入文本的embeddings拼接起来，这个可训练张量可以通过反向传播来优化，进而提升目标任务的模型效果。

大模型微调训练

小度为何押注AI眼镜？

所以，虽然小度在载体上选择AI眼镜是一种“删繁就简”的抉择，但在软硬件设计上并未选择更简单的“拿来主义”，即软件靠API、硬件靠收购的模式。

AI眼镜小度

通往 AGI 之路：走进大语言模型

AGI 也就是通用人工智能，是我们的愿景，虽然实现它有很长的一段路要走。

AGI ChatGPT 大语言模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

聊聊对ChatLaw的看法 ChatLaw的出现，让我更加肯定未来大模型落地需要具有领域特性。

垂直领域大模型开源模型汇总

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