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AI里的大模型，你了解么

其发展历程主要分为以下几个阶段：在传统机器学习模型阶段，逻辑回归、神经网络、决策树和贝叶斯方法等被广泛应用。

人工智能

学会这招，一个头像变100种风格！

默认是按照设置里来的，本次教程需要选择 Low Variation Mode。

Remix 文生图

回归分析：探索变量之间的奥秘

接下来，踏上寻找数据的旅程，确保收集到准确可靠的数据。

回归分析变量

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

在我看来，亮相不仅仅是一次简单的表演，更是一次自我提升、自我展示的过程。

中文大模型训练

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

从语音输入到最终的语音输出，模型直接学习整个映射过程，无需多个独立模块的拼接和复杂的中间处理步骤。

Westlake -Omni 语音

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

其优点是结果易于分析和解释，但缺点是只测试了单一路径，增加了过度拟合的风险，并假设过去的事件和过程会在未来重复。

回测方法

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

P-tuning与fine-tuning】 P-tuning不改变预训练阶段模型参数，而是通过微调寻找更好的连续prompt提示，来引导已学习到的知识的使用；Fine-tuning可能在调整模型参数过程中

训练微调

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

它将不仅仅是一个高效的秘书，能够提供准确的信息和快速的反馈，还将成为你的大脑风暴伙伴，能够产生创意和参与决策过程。

prompt

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

您的任务是根据医生和患者的对话，评估患者抑郁的严重程度和自杀风险

大模型心理

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

· 代码：DeepSeek-V3 在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型；并在工程类代码场景（SWE-Bench Verified）

DeepSeek V3 开源模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

这个过程涉及理解检索到的内容，并在此基础上生成连贯、相关且信息丰富的文本。

rag 检索增强

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

它极大程度提高了搜索的效率。

AI工具

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

目标用户的契合程度； 2.

PPT 腾讯立项汇报

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

“模型到底想调用哪个函数” ✅ 更安全、可控小结一句话： Function Calling 就是让大模型当“项目经理”，提出清晰的“调用需求”，让智能体来跑流程。

Function Calling 大模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

他们发现，当包含的对话数量（shot 数量）增加到一定程度后，模型就更有可能产生有害的反应。

Anthropic 大语言模型

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