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「语音识别的未来已来」——探索Distil-Whisper，轻量级AI的强大力量

实践应用：Distil-Whisper的广阔天地 Distil-Whisper的轻量化和高效性能使其在多种实际应用场景中大放异彩。

Distil-Whisper 语音识别

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

对于许多需要创造性的场景，幻觉是一种难以回避的特性。

大语言模型

解玄：共相、道、基类与战略

名实问题其实非常关键，唯物唯心、知与行的关联等如果溯本回原都可能需要回到这里，所以从这里开始说玄。

玄学科学

AI领域的agent是什么意思？

From: 大模型下半场，关于Agent的几个疑问 From: 大模型下半场，关于Agent的几个疑问一个精简的Agent决策流程： Agent：P（感知）→ P（规划）→

大模型

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

第一部分基础概念1.机器学习场景类别2.机器学习类型(LLM相关)3.深度学习的兴起4.基础模型第二部分应用挑战1.问题定义与基本思路2.基本流程与相关技术1）Tokenization与Embbeding2

prompt 大模型

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

事实上，学术领域展开了进一步的探讨，我们将能够摘取智能体在沙盒环境中的劳动结果。

大模型

prompt必须知道的26条军规

(LLaMA2，GPT-3.5/4使用场景，基本覆盖90%以上的应用了) 话不多数，先看提升效果，ATLS数据集，每个军规提升效果都是杠杠的。

prompt 大模型

惊了，ChatGLM、Vicuna 等热门大模型丝滑 input，跟所有的下载上传说拜拜

nbsp; 公共模型国内外、大小厂，都曾发布过各种优质的预训练模型，访问 OpenBayes 公共模型，让你告别重复造轮子，直接站在巨人的肩膀上打造适合自己场景的模型

下载

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

RAG指的就是检索相关信息来辅助大模型回答优化大模型的性能通常可以从提示工程、RAG或者微调入手 RAG对比微调 RAG的应用场景

RAG 大模型检索

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

政策型文档往往本身蕴含着知识图谱-决策树，而Agent的工作是将其清晰地描绘出来以应对和引导用户的意图，例如，对于公积金租房场景，Agent可以构建一棵这样的决策树（图4）：图4:租房场景决策树

大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

一、RAG基础功能优化对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手[1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。

RAG 检索增强大模型

Prompt全攻略(一):ChatGPT时代,什么是Prompt?

掌握Prompt编写技巧,就能更好地与AI合作,获得理想结果。

prompt

一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

老规矩，先上个效果图。

文生图 comfyui

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

一、RAG基础功能优化对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手[1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

一、RAG基础功能优化对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手[1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。

RAG 检索增强生成

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