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检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

参与人员：Jerry Liu（LlamaIndex的创造者）、Bob（Weaviate的联合创始人/CEO）、Max（sid.ai的联合创始人/CEO）、Tuana（Haystack工程师）。

大语言模型 RAG检索增强

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

高质量数据在大模型训练中是非常关键的。

大模型

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

该基础模型预先在 300 亿个 dclm-baseline-1.0 词元上进行了深度训练。

OuteTTS-0.1-350M 音频

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

超自动化是一个以交付工作为目的集合体，通过吸纳更多的技术打造一个自动化产品与技术集，是RPA、流程挖掘、智能业务流程管理等多种技术能力与软件工具的组合，也是智能流程自动化、集成自动化等概念的进一步延伸。

RPA 自动化

AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

大模型的推理和训练对芯片计算能力和显卡提出直接要求,而且模型层需要非常强的技术团队支撑，这使得资本投入非常巨大。

大模型

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

还缺乏有关 GPT-4V 大规模预训练的公开信息，这可能违反某些现有数据集的训练测试设置并使这些基准数据无效。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

百川智能正式发布130亿参数通用大语言模型百川大模型（Baichuan-13B-Base）

Baichuan-13B 有如下几个特点: 更大尺寸、更多数据:Baichuan-13B 在 Baichuan-7B 的基础上进一步扩大参数量到130亿，并且在高质量的语料上训练了1.4万亿 tokens

大模型中文

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

尽管大型语言模型(llm)越来越被视为向人工智能迈进的一步，在许多任务中表现出令人印象深刻的表现，但llm是否能够真正掌握心理情绪刺激仍然不确定。

Prompt 大模型情感激励

大模型微调数据选择和构造技巧

已经有一批人工处理的的高质量数据怎么办？

大模型微调

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

result = whisper.decode(model, mel, options) print(result.text) 程序返回

Whisper 语音优化

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

2.77亿参数、1340万帧视频训练数据，背后蕴含着怎样的技术秘密？

Agent+GPT-4V 大模型

大模型在金融行业的应用场景

目前已有的大模型知识库基本上都采用 RAG 的方案构建，但是数据源多样（流程规范、产品材料、规章制度等），数据格式繁杂（文字、表格、公式、图片等），针对不同的数据都需要业务上进行单独处理

大模型金融应用

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

比如，通过与Claude 3练习对话，学习西班牙语。

claude 大模型

2024，智谱如何更快？

这依然是一个有很高门槛的事情，训练模型需要大量钱、需要写过模型训练代码的人、需要坚定的技术路线和公司战略层面坚持不懈的投入，不是谁喊上一嗓子，中国大模型就能跟GPT-4同台竞技。

GPT-4 大语言模型

SEO知识点入门

背景篇：第一次接触SEO应该是在我毕业面试第一份工作的时候，当时面试的时候，面试官问我的第一个问题就是：你知道什么是SEO吗？

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