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EduChat：教育行业垂直领域大模型

解决第二个挑战: 本文探索了一种检索增强技术，使LLMs能够自动判断检索信息的有用性，并根据LLMs中存储的相关信息和知识生成响应。

教育大模型垂直领域

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

，包括期刊、国内会议、报纸、年鉴、法律法规、工具书、案例）公文参考资料这块，可以快速查看、搜索重要领导的讲话内容，而这些多数都为近段时间的内容，基本上都是可以免费在线阅读的！

新华妙笔写作

制作可爱的表情包

自由纯真的古风少女表博包，让人感到舒适和愉悦, 第二步，加入个性文字创意让我想想搬砖·· 月B~完成啦我爱上班上线啦我不里尔

绘画表情包

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

并且视频数据本身也比3D数据更容易获得。

sv3d 建模

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

链家在BELLE的技术报告《A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction

大模型

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

上下文工程是找到一系列基础信息组件，并且用一个总协调函数把他们组织起来，这些信息可以大概分为以下几个类别，我觉得这个分类框架也可以给我们使用AI的人一些启示： · C_instr

上下文工程 AI

混合专家模型 (MoE) 详解

这种技术不仅在自然语言处理 (NLP) 领域得到了广泛应用，也开始在计算机视觉领域进行探索。

MoE大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

下面针对每个模块分别做说明（备注：以下内容部分参考了检索增强生成技术(RAG)深度优化指南：原理、挑战、措施、展望）。

RAG 检索增强大模型

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

尽管大型语言模型(llm)越来越被视为向人工智能迈进的一步，在许多任务中表现出令人印象深刻的表现，但llm是否能够真正掌握心理情绪刺激仍然不确定。

Prompt 大模型情感激励

AI打破设计界限：一文教你免费打造专属Logo！

很多人觉得设计Logo需要专业的设计师，但现在有了AI，你也可以轻松做出自己的Logo。

文生图

一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

右侧的参数部分，是我们lora训练的简化版，包括训练的分辨率、训练步数、并行数量、学习率等等，相信做过lora训练的小伙伴一定不会感到陌生。

妙鸭文生图

详解 Diffusion (扩散) 模型

令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。

Diffusion 开源模型

盘点来自工业界的GPU共享方案

唯一需要注意的是申请context并不通过malloc函数，因此无法知道进程在context使用了多少显存。

大模型

国内法律类大模型介绍

; * 算力：8 x NVIDIA A100/40GB * 机构：中国科学院深圳先进技术研究院

法律大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

管道需要一个分词器，该分词器将人类可读的明文转换为LLM可读的令牌ID。

开源模型

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