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摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

接下来我们借助 LangChain 提供的 from_documents方法将向量化后的文档写入了Milvus： from langchain.vectorstores

开源模型

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

所有专家都会写下他们的想法的 1 个步骤，然后与小组分享。

大模型

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

幻觉不一定是有害的，特别是在一些需要创造力或灵感的场合，比如写电影剧情，幻觉的存在可能带来一些奇思妙想，使得生成的文本充满想象力。

大模型

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

想想智能手机自动建议中的建议。

大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

由于其内部优化，它的性能显着优于竞争对手。

大模型

图解 transformer——逐层介绍

4、参考：在李沐老师的书，《动手学深度学习》中，P416页有对“基于位置的前馈网络”的详细解释。

Transformer 大模型图解

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

护城河"比喻企业为维持其市场地位和盈利能力而形成的一系列竞争优势，如品牌认知、专利技术、规模经济、网络效应等，这些优势像是围绕古城的水沟，保护它免受竞争对手的侵袭。

prompt 提示词

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

从宏观角度看，通过大模型助手的应用，银行业在单人节、单人、单人产能等核心竞争力环节有望实现大幅提升。

大模型金融

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

ComfyUI Vextra Nodes 添加了一部分图片后处理的节点，和一些优化使用体验的节点，例如，生成时播放音乐，在图片中添加文字，添加Instagram滤镜，使用GPT2 模型帮你自动写prompt

文生图

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

RLHF的性能与人工标注的质量一样好，生成写得很好的人工文本来回答特定的提示是非常昂贵的，因为这通常需要雇佣兼职员工（而不是依靠产品用户或众包）。

大模型训练

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

未来，机器人学和人工智能领域的研究者需要携手合作，进一步挖掘基础模型的潜力，并解决其落地部署所面临的挑战，推动服务机器人、工业机器人和特种机器人等领域的发展，造福人类社会。

论文机器人

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法，但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。

微调大模型

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

既然模拟世界，就绕不开万事万物的长程时间关联或者因果关系，非马尔可夫性不可避免会制造棘手的麻烦。

sora

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

相对复杂内置断线重连和消息追踪的功能不在协议范围内，需手动实现

GPT

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

ensp; 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

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