文章列表-AI魔法学院

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芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

几个月后，老对手AMD表示论文谁不会写，刊发论文展示了4颗GPU集成在同一封装内的设计，宣称其性能比当时的最强GPU还要高45.5%，并且coming soon。

芯片拼接技术

五大AI工具自动生成PPT效果对比

它是我用过的最好的工具之一，虽然有些小贵，但它可以让你直接给它一句话或一大段文字，它会自动帮你生成。

PPT 办公智能

实时语音克隆

SV2TTS使用深度学习框架，分为三个阶段，通过音频创建声音的数字表示，然后用这个表示来合成任意文本的语音。

语音克隆

领域大模型LLM训练Trick

答：通过分析发现现有的开源大模型进行预训练的过程中会加入书籍、论文等数据。

垂直训练大模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

面向理解的预训练对话模型的出现，对于对话理解方面，相对于预训练语言模型，带来了巨大的提升，如上图所示，EMNLP2020 上的一篇文章（Probing Task-Oriented Dialogue Representation

大模型

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

最近，两篇相关论文已经公开，下面我们看看论文内容。

训练大模型 belle

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

它最大可支持96k的上下文推理，相比第一代，长文生成和理解能力提升30%。

开源大模型电信

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

2 ReAct 模式这是 LLM Agent 第一文，发表于 2022 年 10 月，现在看起来特别简单，但当时ChatGPT还没有面世，能够提出让 LLM 学会使用工具

LLM Agent 图解

LLM大模型推理输出生成方式总结

参数设置：do_sample = False, num_beams = 1 缺点： 1、生成文本重复 2、不支持生成多条结果。

大模型

几款开源的OCR识别项目，收藏备用

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git EasyOCR EasyOCR是用Python编写基于Tesseract

OCR

高级 RAG 技术——图解概览

原文：https://pub.towardsai.net/advanced-rag-techniques-an-illustrated-overview-04d193d8fec6 文章知识结构图

RAG 检索图解

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

Qwen2 系列模型包括五个尺寸的模型（Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B），这些模型在中文和英文基础上增加了 27 种语言的高质量数据

qwen 千问开源

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

通过归一化、拼写纠错、扩展、翻译等方式对查询请求中的词进行替换。

知识库

简单提升RAG的10种方法

实际实践过程中，提升RAG的效果有许多的方向，这篇文章将常用的思路进行讨论，希望对RAG系统的优化和使用提供一些帮助。

RAG 大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

写在前面大家好，我是刘聪NLP。

垂直领域大模型开源模型汇总

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