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解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

评分机制 SuperCLUE的评测分为"OPEN多轮开放问题"和"OPT三大能力客观题"两部分。

大模型方法论

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

而Agent拥有复杂的工作流程，可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。

大模型

0基础！动手部署Qwen1.5-MoE模型！能力如何？API接入fastgpt等任何应用！喂饭到嘴教程，附模型下载！

Mixtral等大部分优秀的模型，都用moe架构！

Qwen1.5-MoE 大模型下载

Prompt及AI提问实践

这里引出了第一条实践原则：区分角色。

Prompt 大模型提问

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

，把本来就比较可怜的算力全用在主干分支上 Neck MoveNet比较特殊的设计主要在Neck和Head部分。

MoveNet-SinglePose Google 模型

pdf2htmlEX：效果相当好的一个PDF转HTML程序，和原始PDF几乎一模一样。

Headless，让Chrome渲染PDF，再导出成HTML，甚至图片都转成了 base64 字符，所以一个网页就可以包含完整的文本、字体和图片等内容这是我的 pdf2htmlEX 分支

PDF转换

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

由于 SDXL 将图片尺寸也作为指导参数，因此可以使用更低分辨率的图片作为训练数据，比如小于256x256分辨率的图片。

文生图

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

，并且用绿色字体高亮了 Auto-J 给出的评判中与用户偏好对齐的部分。

Auto-J 大模型

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

一分钟的高清视频等价于多少 Token？

Sora 推理算力

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

我们通过这样分阶段分层次的工作，最终把系统实现出来。

提示词 SD 绘画

再也不用担心 AI 图片脸崩手崩了

从处理图像的区域来划分，这些模型分为三类。

ADetailer 安装文生图

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

在芯片制造中，很大一部分成本就来自掩膜版制作。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

在芯片制造中，很大一部分成本就来自掩膜版制作。

芯片拼接技术

清华&面壁开源新一代主动Agent交互范式！让AI从被命令到主动帮助

ensp; 代码链接： https://github.com/thunlp/ProactiveAgent 为了更清晰地理解这一技术突破的意义，我们可以通过以下表格来详细分析对比两种范式的本质区别

Agent 大模型

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