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李彦宏偏爱小模型｜AI光年

他打了一个比方：如果有一个清华北大伯克利哈佛斯坦福五料博士+钢琴十级+国家一级运动员过来给你做日程助理，而且工资可以很便宜

李彦宏小模型

AI备案实战指引

2023年7月13日发布并于8月15号正式实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，再次明确算法备案一事。

备案

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

推荐：展示人机协同 XAgent不仅可以按照人类的要求来解决复杂的任务，并且在遇到困难时会积极寻求人类协助。

ChatGPT 智能体 Agent

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

针对「创建一个简单的健身计划」同一提示，Groq与ChatGPT并排响应，速度差异。

Groq 大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

泛化大模型

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

我不确定我们是在取代人，还是在为人们提供工具来做更多的事情。

Llama 3 大语言模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

（注意：还是需要训 Reward Model 的，只是不会在对齐的时候进行参数更新） GRPO和PPO的对比 Infra 模型训练的工程优化方面（infra）仍有很多给人启示的点

Deepseek-V2 大模型

如何用ChatGPT创建阅读10W+爆款文章标题

话不多说，先给完整提示词：作为一名社交媒体营销和行为心理学的双重专家，你专门研究了驱动人们点击网络链接和标题的多种因素。

GPT-4

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

BLOOMZ系列模型是在xP3数据集上微调得到的，推荐用于英语提示的场景。

大模型

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

本文的贡献可以总结如下：提出了一个高质量的中文指令调优数据集，专门用于与人类交互保持一致，并通过严格的过滤程序实现；探讨了各种数据源（包括社交媒体、百科全书和传统 NLP 任务）对模型性能的影响

弱智吧训练数据集

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

文生图根据文本生成图像这是文生图的最核心的功能，下图为SD的文生图的推理流程图：首先根据输入text用text encoder提取text embeddings，同时初始化一个随机噪音noise

StableDiffusion 文生图

Docker介绍及常用命令大全

也就是说，镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。

Docker 容器

SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

，扩展传统校园的业务功能，最终实现教育过程的全面信息化，从而达到提高管理水平和效率的目的。

大模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

大模型算法：下图详细展示了AI大模型的发展历程：可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。

大模型

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

第一个节点提示词：你是无名氏，你不直接回答问题，而是负责切换节点第二个节点提示词：你是张飞第三个节点提示词：你是刘备第四个节点提示词：你是关羽首先告诉各个角色节点它们的代称，刘备关羽张飞

多任务模式分配传递

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