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大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它有三种不同的模型大小（即7B、13B和70B），与Llama 1模型相比有显著改进，包括在40%更多的tokens上进行训练，具有更长的上下文长度（4k tokens ��

开源模型

自动化神器Autolt：不再重复工作

所有鼠标和键盘在模拟“速度”和功能方面都是高度可配置的。

RPA 自动

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

在构建 ModelOps 系统时，企业的数智化能力也达到了新的高度。

大模型金融

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

将一杯咖啡举到唇边，你会想象人工智能正在研究其庞大的知识目录的深度，从奥美、萨奇的秘密剧本中收集专业知识。

prompt 提示词

ChatGPT羊驼家族全沦陷！CMU博士击破LLM护栏，人类毁灭计划脱口而出

结合梯度和贪婪搜索在实践中，团队找到了一种简单直接且表现更好的方法——「贪婪坐标梯度」（Greedy Coordinate Gradient，GCG）」也就是，通过利用token级的梯度来识别一组可能的单

开源模型

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

为了最大程度地增加生成视频的逼真度，需要考虑非刚性面部表情组件和刚性头部组件。

VividTalk 视频

大模型微调数据选择和构造技巧

多样性即为数据的去重，去重这件事的核心是相似度度量，现在的相似度度量方法大家用的比较多的是基于对比学习构造的语义向量这套思路，当然简单的基于词袋或者tfidf的方案也是可以的。

大模型微调

ComfyUI的特性以及安装流程

命令行选项：--lowvram，可在显存小于 3GB 的 GPU 上工作（在显存较低的 GPU 上自动启用）即使没有 GPU，也可以使用 --cpu 进行工作（速度较慢）可以加载 ckpt

ComfyUI 文生图

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

有些大模型的评测基准已经失去意义）在一个访谈中就对当前的打榜做了如下评价：到现在确实仍然没有一个被公认的测评集，但至少C-Eval、MMLU以及CMMLU，这几个类似的测评集已经有点被各个模型过度训练

ChatGPT 国产大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

但在提升回答的准确度方面，该方案存在一些致命的缺陷，通过分解Langchain的架构，我们可以看到（图2）：图2: Langchain + Vectorstore + LLMs 首先，在第2步

大模型

四木测评｜让教父唱《野狼disco》、恶搞《甄嬛传》，火遍全网的阿里明星项目EMO正式开放

而上传图片的限制，可能会让用户进行多次尝试——系统会校验图片像素大小、人脸清晰程度、非多人、版权风控、画风检测、不能有头部倾斜、露出手部等条件。

EMO 阿里全民演唱

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

skip: 2, Version: v1.6.0 然后，我们再添加一个镜头往左移动的 Lora「<lora:v2_lora_PanLeft:0.8>」,可以看到画面往左移动的幅度还是蛮大的

Animatediff 文生图

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

如何生成和存储Embedding 总结 Embeddings技术简介及其历史概要在机器学习和自然语言处理中，embedding是指将高维度的数据（例如文字

embedding

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

这个观点强调了高度智能的生物可能与人类智能相似的概念。

大模型

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

对于需要很长会话的对话应用，总结或过滤之前的对话由于 GPT 具有固定的上下文长度，因此用户和GPT之间的历史对话内容不能无限期地包含在上下文窗口中。

GPT prompt

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