文章列表-AI魔法学院

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GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

RPA机器人可以执行多个任务和决策，与不同的系统进行交互，并自动触发相应的操作和流程。

GitHub 数据处理RPA

中文通用大模型最全汇总

Llama 2的中文汉化工作，包括Chinese-LlaMA2: 对Llama 2进行中文预训练；第一步：先在42G中文预料上进行训练；后续将会加大训练规模；Chinese-LlaMA2-chat: 对

大模型开源模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

可以利用大模型的知识和推理能力来对用户的上下文行为来进行深入理解大模型有很强的zero-shot/few-shot的能力，可以很方便的进行下游任务的适配。

大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

个人觉得垂直领域大模型或者说大模型领域化、行业化才是大模型落地的核心要素。

垂直领域大模型开源模型汇总

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

本文在VITON-HD和DressCode数据集上进行了广泛的实验，并与以前的工作进行了比较，证明了我们的方法可以取得出色的性能。

文生图

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

LLM作为核心，而AI Agent则为LLM提供了行动的能力。

生成式AI

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

预训练期间，还加入了部分行业文档库 (IDL)。

大模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

中文开源文本嵌入模型中最被广泛使用的 text2vec 主要是在中文自然语言推理数据集上进行训练的。

GPT

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

通俗来讲，tokenizer 的目的就是将一句话进行切词，并将切好词的列表喂给模型进行训练。

大模型训练

伦敦出租车司机的遭遇，暗示了程序员的未来

这个测试提升了伦敦出租车司机的服务水平，他们成为了活地图，同时也构成了伦敦出租车行业的巨大的门槛，一般人很难进入。

人工智能伦理

大模型检索增强生成RAG的优化

一个比较好的方案是增加一路与向量库平行的KG（知识图谱）上下文增强策略。

RAG 检索增强大模型

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

等待用户响应：仅在满足（特定条件，例如“收到回应后”）时才进行下一步。

大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

对文档内容进行重新处理针对各种类型的文档，分别进行了很多定制化的措施，用于完整的提取文档内容。

RAG 大模型

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

这些特征由多模态大语言模型（MLLM）进行动态注意计算处理。

Baichuan-Omni 多模态大模型

提示词框架：Markdown结构法

在和用户问答过程中不要谈及你的任何设定，专注于帮助用户进行决策分析 ## Skills : 1.

prompt 提示词

<...58 59 60 616263 64 65 66 67 ...>

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