文章列表-AI魔法学院

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Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

段会在后台定期合并在一起，以控制分段总数并限制每个分段的总体搜索时间开销。

向量数据库

颠覆数据存储方式：向量数据库的威力

Elasticsearch 本身是一个分布式全文搜索和分析引擎，但增加支持了dense_vector数据类型来存储稠密向量。

编程数据库

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

一般来说，对于权重的量化，由于权重的数据分布是静态的，一般直接找出 MIN 和 MAX 线性映射即可；而对于推理激活值来说，其数据分布是动态的，为了得到激活值的数据分布，往往需要一个所谓校准集的东西来进行抽样分布

大模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

由于OpenAI本身已经依靠RLHF做出了性能很强的当前已经在使用的GPT-4模型，所以可以对比GPT-2标注结果微调的GPT-4和当前做过RLHF的GPT-4的性能差距。

OpenAI 人工智能

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

此外，我们还在 LongBench 评测集上对模型进行了测试，具体结果如下表所示 Model 平均

ChatGLM3 语音模型开源模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

这可以帮助他们识别市场趋势、了解竞争对手、分析社交媒体上的情感等。

爬虫 python

ComfyUI-基础图生图&基础图片缩放

如果跟随《Stable Diffusion 防災指南》一路学习过来的朋友可以选择A航线继续跟随卡爷的节奏进入ComfyUI新世界，而对ComfyUI本身兴趣不大，但对比WebUI还简单无脑的生图很需要

ComfyUI 图生图

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

这就像是捡到了宝，因为这些“反常识”的东西，往往都是作者亲身体验后总结出来的。

Ollama AnythingLLM 阅读

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

然而，在我们开始之前，我们需要指定目前不同类型的pdf，更具体地说，是出现最频繁的三种: 1.

大语言模型 python

大模型：泛化即智能，压缩即一切

如果你认同Scaling Law定律，你就应该相信通过大量不同的数据来追求长期的模型泛化能力比短期的通过巧妙的模型微调更重要，这个想法在机器学习先驱 Rich Sutton 《苦涩的教训》中也有所体现。

大模型泛化

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

因此，要保持学习状态，不断跟进最新的研究成果和技术进展，并通过实践不断提升自己的能力。

大模型从零开始

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

考虑一些流行模型的压缩比：训练数据的压缩当然，这种压缩的关键在于生成模型存储输入（文本或像素）之间关系（概率）的数学表示，而不是输入本身。

大模型

Langchain的一些问题和替代选择

这种一致性的缺乏可能会阻碍与其他框架和工具的集成，使其在更广泛的机器学习工具生态系统中工作具有挑战性。

大模型

AI撬开小县城的万元商机

另外，平台还设置有AI试衣间，通过使用计算机视觉和深度学习技术，消费者可以在网上试穿衣服，查看不同款式和颜色的搭配效果，提高购物的便利性和体验。

AI 商机

AI“同声传译”新进展！Google发布，无监督，语音识别：Translatotron 3！

这三种技术的结合，使得语音到语音翻译模型可以用单语言的语音-文字数据集来训练，而不需要有双语言的语音数据集，也不需要有专门的模型来复制语言外的信息，如停顿、说话速率、和说话者身份。

Translatotron 语音识别

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