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Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

MEGALODON 继承了 MEGA（带有门控注意力的指数移动平均）的架构，并进一步引入了多种技术组件来提高其能力和稳定性，包括复数指数移动平均（CEMA）、时间步归一化层、归一化注意力机制和具有两个特征的预归一化

Meta 长文本大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

所幸，OpenAI 的函数调用能力允许开发者无缝接入自定义的检索器，从而打破对于知识库数据量的限制，更好地适应多样化的用例。

RAG 检索向量库

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

我们可以从真实评测数据和实际任务表现两个方面一探究竟。

MiniCPM 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

这种污染可能导致模型的推理能力被错误评估 —— 它们可能仅仅是在训练过程中蒙到题了，正好背出了正确答案。

过拟合小模型

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

即，通过“我的狗Tony的年龄是我的一半”和“我今年10岁”推断出Tony的目前年龄是5岁，进而得知65年后Tony是70岁，返回70这个数字。

大语言模型 chatGPT

数字人之声音克隆：无样本，1分钟样本完美克隆声音，开源

少样本 TTS：仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。

数字人声音克隆 GPT-SoVITS

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作入门】Stable Diffusion 操作界面及基础参数介绍

但新手小白其实只需要知道两个参数就行。

文生图 SD

体验了几款AI工具&&最新出现的跟数字人相关的几款大模型

文生视频 pixverse.ai https://pixverse.ai/7h8PTrxB5S 加入Discord，输入相应的参数，type '/' first, and then

数字人大模型文生图

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

Lucene 对 HNSW 的实现遵循 Lucene 将数据保留在磁盘上并依靠页面缓存来加速对频繁访问的数据的访问的准则。

向量数据库

SDXL模型lora训练参数详细设置，显存占用22G，不用修脸原图直出

训练相关参数没改啥，一般我都是step20，epoch10。

SDXL 训练

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

，minio 存储一些非结构化数据使用所以需要大量文件存储使用。

向量数据库

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

DISC-MedLLM的独特之处源于其创新性的设计和多元数据构造机制，这一机制是基于我们以目标为导向的策略，以及真实医患对话数据和知识图谱的深度结合而成。

大模型

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

而具体参数的确定，应用了loss prediction技术，即根据低参数模型的训练损失预测出高参数量模型的损失。

大模型

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

在这种合作模式下，代理不仅仅是为人类服务的工具，它们在数字世界中与其他代理建立社交关系。

生成式AI

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

独特的 Q&A 模式，可以直接根据文本生成问答对，可以解决常规情况下用户问题与文本匹配度不够的问题，但是应该只适用于特定类型的场景，否则可能会因为转换导致的信息损耗导致效果更差

Dify 大模型知识库

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