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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

大模型推理能力增强方法总结

一般来说，思维应该足够小，以便 LM 能生成多样化的样本，但思维又应该足够大，以便 LM 可以评估其解决问题的前景。

推理能力大模型

AI备案实战指引

很多AI创业公司对AI算法备案不了解，甚至有人还搞不清楚做AI应用产品是否需要做算法备案，本文希望给大家一个解读。

备案

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

其中 70 亿参数的模型用于 GPU 和 TPU 上的高效部署和开发，20 亿参数的模型用于 CPU 和端侧应用程序。

开源模型 Gemma

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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