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微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！

中文版ChatGPT4.0微信端使用方式 AI 4.0网址： https://gpt4.tenglangai.com/?

Phi-3 Mini 开源模型微软

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

难以捕捉同质内容之间的共性，就意味着模型需要更多的参数才能描述同等的信息量，学习的过程显然困难也会更大。

开源模型

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

比如让图像着火，无需添加复杂信息，在指令修图模式中说明“add fire”,整个画面立即燃起火焰。

Stable-Diffusion 文生图

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

我们还相信，通过将向量搜索与其他功能相结合，可以释放向量搜索的许多价值。

向量数据库

通往AGI之路：思维链提示过程

下面这个图就显示了标准的提示词以及使用了思维链之后的提示词的效果，可以看出，经过思维链提示之后的大模型能够输出更多的信息，并且正确回答用户提出的问题。

思维链提示词

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

在多轮对话和其他流媒体应用中，因为预计会有持续较长时间的互动，因此行业内正在研究一种方法，使大型LLM模型能够处理更长的上下文信息。

大模型 llm框架

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

当语言模型有温度控制时，它将 logits 除以温度，这使模型对其首选更有信心 / 更没有信心。

Transformer

对于AI，我们现阶段可以有的态度

=========================== AI可以辅助，但需要投入学习成本，并非信手拈来有了AI辅助，可以将工作做得更好些，但想要达到一定的高度，

文生图

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

RAG产生了高质量的结果，因为它增加了直接来自向量化信息存储的特定于用例的上下文。

生成式AI

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

比如，当我们看一个多项式方程，它的最高次幂告诉了我们许多关于其行为的信息。

极限导数微分积分

用AI生成PPT、用AI优化PPT

因为我发给百度文库是财新的专业文章，因此我相信是百度文库在理解时发生了重复问题，而不是财新的问题。

ppt AI生成PPT

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

下面是laion2B-en数据集的元信息（图片width和height，以及文本长度）统计分析：其中图片的width和height均在256以上的样本量为1324M，在512以上的样本量为488M，而在

StableDiffusion 文生图

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

这样一来就能使得模型不会太偏向于规模较大的数据集，从而失去对规模小但作用大的数据集上的学习信息。

大模型训练

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

使用示例是一种简单而有效的方法，它不仅提升了交流的效率，还确保了信息的准确传递。

prompt 提示词

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

实际效果对的上它的这份自信。

开源大模型

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