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大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

但to B 是累活儿，对上述大模型厂商提出的挑战在于，一方面和头部有算力、有钱的大厂相比，他们需要花费更多的精力在销售团队上；另一方面，不走定制化老路则意味着要借助更多的外部力量，大模型厂商需建立自身的交付服务生态

AI 大模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

第三、适用场景尽管存在上述权衡，对于那些对即时性、答案精确性、可溯源性和无需维护复杂基础设施有高要求的场景（比如：法律、医疗合规、金融法规或技术文档），这种 Agentic RAG 方法无疑是一个强大的解决方案

OpenAI RAG 架构

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

使用与LLama相同的分词器。

OpenELM 大模型

百模大战，谁是大模型的裁判员？

随着时间和技术的推进，大模型将不再是高深莫测的技术名词。

大模型

使用python调用comfyui-api，实现出图自由

workflowfile文件名、COMFYUI_ENDPOINT地址， WORKING_DIR输出文件的目录是对应脚本文件的接着打开存储工作流api信息的josn文件找到我们要修改的参数，比如我要修改正向提示词参数

comfyui 工作流

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

模型，不过他们的中文模型需要12月份才出来； · 我们还优化了其他一些过程：比如prompt模板、关键词摘要

RAG 检索增强

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

在这个过程中，深度数据分析（包括深度学习）提供了广泛的概述，在此基础上进行分析或预测以指导短期和长期活动。

RPA 自动化

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

下面是一个语义相似度的例子，它概述了用上面所示的sentence_transformers库创建的向量Embedding。

大模型

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

2023年之前，虽然上述三种DRAM产品中，HBM在传输速度、容量和功耗方面都具备明显的优势，但高于普通DRAM数倍的价格，使得对HBM需求一直都是名气没输过、销售没赢过的尴尬存在。

GPU HBM 大模型

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

而在企业内部员工的培训上，大语言模型相关的内容也正在成为刚需，尤其是员工日常使用大语言模型过程中的prompt（提示词）技巧。

大模型

金融行业的开源AI大模型

该项目旨在利用金融关键词和短语进行更有效的掩码处理，同时采用跨度边界目标和内部填充目标。

开源大模型

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。

RAG 大语言模型

Ollama还是vLLM？深度解析四大顶级LLM服务框架：性能、特性与技术选型指南

通过其独特的 Modelfile 系统，用户可以自定义模型的提示词（Prompt）和参数设置，并通过 API 调用动态切换模型。

LLM 服务框架

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

项目 wiki 提供了所有功能的一个很好的概述。

文生图 SD

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

区别于之前的关键词搜索的字面量搜索，向量搜索（相似度）可以认为是一种懂思想的搜索； · 关系型数据库（

大模型 PostgreSQL

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