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M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

计算机只能处理数字，但我们希望它能够理解文字、图片或其他形式的数据。

开源模型

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

图片来自：GTC 2024 一般来说，芯片算力提升的最常用方法是采用先进制程，用更高的密度在芯片里塞进更多晶体管。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

图片来自：GTC 2024 一般来说，芯片算力提升的最常用方法是采用先进制程，用更高的密度在芯片里塞进更多晶体管。

芯片拼接技术

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

这里是一个试图跟踪LangChain优秀项目资源的库。

工作

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

对比之前的AI（小模型意图、话术策略）+人工模式，发现之前的初始阶段通过率高些，初步判断可能是用户说的太发散，大模型不好收敛。

大模型

不用再羡慕Prompt大神了！看了这篇文章，你只需10秒钟，就能拥有自己想要的专业级Prompt！

Preferences : - 钟情于现代简约风格和视觉冲击力强的图文搭配- 偏爱提炼产品卖点，结合生活场景深度种草- 热衷于挖掘热点话题，制造易于传播的社交话题 Profile : - author

prompt 写作

Yi技术报告细节分享

Paper: https://arxiv.org/abs/2403.04652 预训练阶段数据构造 Yi模型在预训练阶段的数据处理流程主要如下图所示，主要是对爬取的网络文本进行数据过滤和去重

Yi模型大模型

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

数据处理与转换：当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时，如数据清洗、文本翻译或图像转换。

大模型提示词

PHP提示词技巧，全方位精调ChatGPT复杂任务生成效果！！！

一些极端保守，坚持传统和正式的着装；另一些试图推动变革，主张更为休闲、自由的着装。

大模型

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

论文内的性能如下图：好了，以上就是Gemma的简单介绍，有兴趣的小伙伴可以看下原文：传送门：https://blog.google/technology/developers

ollama gemma qwen

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

nbsp; Roadmap 以较小的文件体积稳定持续地录制屏幕只识别发生变化的画面，在数据库中存储索引完善的图形界面

Windrecorder 录屏

来个优秀的开源人脸识别项目！

InsightFace 的主要功能如下： 1. 2D 人脸识别：基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别算法，可以对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现人脸识别。

人脸识别开源项目

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

例如近期发布的模型 MPT-30B-Chat [11] 即混合了多种的对话数据集，如下：图1.微调MPT-30B-Chat模型用到的混合数据集图片来源：https://www.mosaicml.com

大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

量化（Quantization） · 低秩分解（Low-Rank Factorization）图1

大模型

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.07055 项目地址：https://github.com/THUDM/LongWriter 本文所附图片均来源于论文开源项目

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