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蚂蚁推出ProChat：快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库

· 简化对话: 提供不同对话风格的选择，迎合不同用户偏好。

ProChat 大语言模型

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

2、搭建本地知识库问答系统MarxKB的优势在部署好MarxKB后，你可以添加个人笔记，工作文档，甚至在线网页到知识库里面，然后通过建立索引加上大语言模型对这些知识库的理解实现对文档内容的实时搜索与问答

知识库MaxKB 开源

更强的小型LLM：Zephyr-7B

这个过程包括三个关键步骤： 1.

Zephyr-7B 大语言模型

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

文档表示增强：文档表示会根据训练损失的权重梯度进行更新（彩色查看效果最佳）。

RAG 检索大型语言模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

微软的几个点给我印象深刻： 1、50%左右的人没有用过AIGC； 2、80%的人只用过简单的提示词，把AI作为知识库； 3、90%的人过度理解AI，AI可以解决一切。

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

api内容必不可少，有一定的程序基础即可掌握 > 准备工作 · &ensp

文生图 api

深度好文，Agent盛行前传

agent在使用语言时更多是把它看作一种工具，在工具的使用时趋利避害，从而获得奖赏。

Agent 大模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

其中最著名的是Bengio在2003年提出的神经语言模型（neural language model），它可以根据单词的上下文来预测下一个单词，并且可以使用这个模型来生成单词的embedding表示。

embedding

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

参与人员：Jerry Liu（LlamaIndex的创造者）、Bob（Weaviate的联合创始人/CEO）、Max（sid.ai的联合创始人/CEO）、Tuana（Haystack工程师）。

大语言模型 RAG检索增强

垂直领域大模型的思考

「大模型不能只会开放闲聊」，人们需要的是能实实在在解决问题，提高生产力和工作效率的工具。

垂直领域大模型

数据分析思路系列-如何建立指标体系

但实际上，当我们冷静下来仔细思考就会发现，数据分析师的大部分工作其实都是在不断拆解指标，推动指标优化的过程，只是我们没有真的去总结过和通盘思考过。

数据分析指标体系

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

论文进一步将不同的autoencoder在扩散模型上进行实验，在ImageNet数据集上训练同样的步数（2M steps），其训练过程的生成质量如下所示，可以看到过小的（比如1和2）下收敛速度慢，此时图像的感知压缩率较小

StableDiffusion 文生图

AI换脸：FaceFusion 3.5.0更新，解决老版本无法使用问题！

Conda 提供了更健壮的依赖项管理，简化了设置和维护流程。

FaceFusion 文生图

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

两个CLIP模型的对比如下所示：可以看到CLIP ViT-H/14模型相比原来的OpenAI的L/14模型，在imagenet1K上分类准确率和mscoco多模态检索任务上均有明显的提升，这也意味着对应的

Stable Diffusion 文生图

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

我们的所有问题都有作者以及上海人工智能实验室的研究生实习生标注完成。

大模型中文大模型幻觉

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