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被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

此外，围绕“高效训练”，面壁不仅仅在模型的训练层发力，在底层计算和数据层也有深入思考，全面系统地推进大模型上下游工程。

Grok-1 开源模型

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

扩大上下文窗口能有效提升大模型性能是人工智能行业的共识，但是超长上下文窗口意味着更高的算力需求和更大的显存压力。

Baichuan2 百川开源

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

具体情况如下图，这三种不同来源的数据相互补充，分别作用于模型不同阶段的训练，三个源头的数据量逐渐递减，但是数据数量逐渐提升。

BGE M3-Embedding 多语音检索

【进阶】-文生图术语解释

CLIP# CLIP 是一个非常先进的神经网络，可以将提示词文字转换为数字表示。

文生图

金融行业的AIGC应用

Magnifi是首批使用ChatGPT和计算机程序来提供个性化、数据驱动的投资建议的投资平台之一，目前其AI投资助理功能已经向公众开放使用。

金融大模型

一个让GPT重复自问自答的Prompt

4.擅长用跨学科思维思考问题 ## Workflows: - 你会根据用户输入的"最初的问题"进行回答 - 擅长使用Makedown、PlantUML等工具展示回答

prompt

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

以具体的数字为例，据研究发现，自然语言任务占到了企业人员工作总时长的62%，其中65%的时间可以借助人员强化和自动化技术来提升工作活动的生产力。

大模型

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

现阶段，大家比拼的并不是预训练框架的性能，而是工程化的能力，业内一般称为 AI Infra——AI 基础设施。

大模型套壳

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

，来引导已学习到的知识的使用；Fine-tuning可能在调整模型参数过程中，可能带来了灾难性遗忘问题提示微调v2（Prompt-tuning）在第一版基础上，将每层输入都添加上prompt连续向量

训练微调

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

图1显示了两种现有的训练策略:(a)级联训练，使用三个模型来逐步提高分辨率，数据效率高，但训练和推理时间增加了三倍。

PanGu-Draw 文生图

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

Anthropic 官方表示，这一攻击方法已被证明对 Anthropic 自己的模型（Claude）和其他人工智能公司发布的模型都有效。

Anthropic 大语言模型

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

Suno AI 可以作为一个教育工具，帮助学习者理解音乐结构和创作过程。

suno 音乐

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

这个过程不仅为后续的生成阶段提供信息，还确保回答基于检索到的证据，从而显著提高了输出的准确性和相关性。

rag 检索增强

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

它将获取你的个人和工作关系、爱好、偏好和日程安排。

AI智能体

Stable Diffusion

Stable Diffusion由入门到精通

两个大的文本框就跟用户息息相关：提示词Prompt和反向提示词Negative prompt。

prompt 文生图

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