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Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

优化chunking：从最开始的512固定长度切分，到后面的句切分，再到后面的NLTK和SpaCy，具体可参见我之前写的

RAG 检索增强

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

大模型一般认为NLP领域的大模型>=10 Billion参数(也有人认为是6B、7B, 工业界用, 开始展现涌现能力);经典大模型有GPT-3、BLOOM、Flan-T5、GPT-NeoX、

大模型

金融行业中 Fintech 的应用场景

咱们BI的前几节课中，主要是使用员工离职预测这个项目来展开讲了一下做BI的预测全家桶以及集成学习的内容，算是窥入了BI的门径。

Fintech 金融

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

在当今数字化时代的设计领域，技术的发展不断引领着创新的方向，而StableDiffusion作为一款融合了人工智能与艺术的绘画软件，正为我们带来前所未有的设计可能性。

文生图

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

简单来说，RAG的工作就是作为一个信息的搜集者和整合者，帮助LLM更好地理解和回应提问。

OCR RAG 开源

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

category=Chinese+Blog 这些模型的具体表现如何？

MiniCPM 大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

下面介绍llamaindex在这方面的一些具体思路和实现。

大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

即使在特定于金融的开卷问答任务上，CLMs也超越了固定的RAG系统——并且在法律和硬件工程等其他专业领域也有类似的提升。

RAG 大模型

Stable Diffusion

耗时80小时！超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程，看这一篇就够！

SD的原理是什么但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习因为这看起来真的好像很复杂很难但事实是：大多数的我们只是要能够熟练使用SD 而不是要深入研究它我们还有自己的学习和工作

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教你打造属于自己的AI孙燕姿，AI歌手模型使用及训练保姆级课程 #1/2 使用模型

可以用这个工具处理：https://www.aconvert.com/cn/audio/mp4-to-wav/ 处理完音频文件后我们就要开始利用UVR去掉背景音了，一共需要过两次

生成式AI

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这个限制通常在几千到数万个tokens之间，具体取决于模型架构和可用的硬件资源。

embedding

图解 transformer——逐层介绍

具体来说，该前馈网络由一个线性层，一个激活函数和另外一个线性层组成。

Transformer 大模型图解

构建开源多模态RAG系统

检索增强型生成（RAG）：提升人工智能理解和输出能力在人工智能领域，检索增强型生成（RAG）作为一种变革性技术脱颖而出，优化了大型语言模型（LLMs）的能力。

RAG 大模型

第一性原理以及第一性原理是怎么帮马斯克成为首富的

在特斯拉和SpaceX，马斯克强调所有工程师都要从第一性原理出发工作，质疑每一项要求的必要性。

马斯克商业

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

同时，你也可以用它来借助一些支持Markdown语法的平台或者软件，进行文字的创作，结合平台定义的快捷键，会大大的提高你的工作效率。

Prompt 提示词 Markdown

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