文章列表-AI魔法学院

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一款构建AI数字人项目开源了！自动实现音视频同步！

Star量：14.2K+ 项目地址：https://github.com/microsoft/autogen 举一个例子来说，我们要实现一个爬虫程序，抓取并保存网页图片。

AI数字人音视频同步

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

这篇文章中，我们证明了利用一个简单的预训练任务（即预测哪个文本描述对应当前图像）在一个从互联网上搜集的4亿个（图像，文本）对的数据集上可以取得SOTA的图像表征。

OpenAI 自然语言监督

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

FastGPT的强项在于其Flow可视化工作流编排，可以帮助用户灵活设计和实施复杂的问答场景。

智能体平台对比

阿里云王坚：中国AI不惧R2迟发！靠「群体智能」破局：算力不是瓶颈，但AI应用层急需炸开OpenAI想象围墙！不看好硅谷抢人乱象

就像你骑自行车时思考的是怎么从香港去上海或者去杭州。

阿里云 AI

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

具体而言，在对模型参数进行直接量化操作或精度截断之后，用训练数据继续训练量化后的模型，以缓解量化造成的精度损失，这是常见的量化压缩流程。

BERT 语言模型

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

关于层数设置问题，其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的（但一般层数变大，维度也会变大），目前好像没有论文明确表明，但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。

大模型

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

我甚至用这样的图表来说明这一点：在此图中，复杂性、成本和质量等各种因素沿单个维度表示。

训练

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

在中文网络上流传着这样一段话：弱智吧里没有弱智。

弱智吧训练数据集

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

如何生成和存储Embedding 总结 Embeddings技术简介及其历史概要在机器学习和自然语言处理中，embedding是指将高维度的数据（例如文字、图片

embedding

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 2D表情3D化，看着笑不停

可爱又迷人~ 制作步骤：一、谷歌表情厨房制作2D表情可爱化的步骤：https://emojikitchen.dev/ 左边表情和右边表情融合，动图演示一下。

Stable Diffusion

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

那几周内，Q*的演示一直在OpenAI内部流传，所有人都很震惊。

OpenAI 大模型

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

所有模型的性能见下图附录 D。

过拟合小模型

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必看！阿里通义千问完整技术报告

图1：Qwen系列模型谱系。

大型语言模型报告

书生·万卷：难得的中文开源数据集

书生·万卷这个语料库，包含文本数据集、图文数据集、视频数据集三部分，数据总量超过2TB。

大模型

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