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5个最佳开源RPA框架！

不要求学习如何开发脚本，只要一个点击式的界面即可驱动它。

智能自动化大模型 RPA框架

5个最佳开源RPA框架

不要求学习如何开发脚本，只要一个点击式的界面即可驱动它。

开源模型智能自动化

MindChat心理大模型

你可以尝试找到适合自己的学习方法, 例如梳理学习重点、寻找解题方法等, 这些方法能够让你更加高效地学习. 4 我确实不该把精力都是投入在游戏这些娱乐上

心理大模型

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

Transformer的计算复杂度为O(N^2)，处理长上下文需要大量的浮点运算操作。

Decoder-Decoder YOCO 架构

Prompt屠龙术-大厂prompt工程指南解析提炼

· 内容指导：指定关键点、话题以及注意事项。

prompt 大模型解析

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

这种方法的优点是每个查询仅包含执行任务下一阶段所需的指令，与使用单个查询执行整个任务相比，这可以降低错误率。

GPT prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion LightFlow 作弊插件！一键复用工作流

有几个点需要注意在导入 flow 文件时，如果原工作流中的配置数据（比如模型）自己没有。

流程 SD

简单提升RAG的10种方法

如果作为人类无法轻松判断需要查看哪个文档来回答常见查询，那么检索系统也将无法做到这一点。

RAG 大模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

文件的预处理策略；文件检索的支持；检索结果的重排；大模型的处理；因为 RAG 服务只是 Dify 中的一个基础模块，官方没有过多强调 RAG 服务的独特设计，但是依旧可以看到一个独特点：

Dify 大模型知识库

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

搭配上一些 Tools，你甚至可以让它帮你点外卖，订机票，帮助接管你的电脑，完成各种你之前无法想象的事情。

RAG Embedding

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

SLERP 的实现步骤如下： ① 将输入向量归一化为单位长度 ② 使用它们的点积计算这些向量之间的角度。

MoE 专家混合模型

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

示例的类型与特点 · 示例可以是具体的情景描述、历史事件或虚构案例。

prompt 提示词

CodeFuse开源编程大模型-您的开源编程助手

CodeExercise-Python-27k由2.7万道Python编程练习题（英文）组成，覆盖基础语法与数据结构、算法应用、数据库查询、机器学习等数百个Python相关知识点。

大模型 AI编程

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

但是，人的精力与任务处理速度毕竟有限，我们难以在短时间内，快速通读各种文档与提取要点。

大模型开源模型

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

当然我们也可以使用 Web UI 来执行训练命令： python src/train_web.py --listen --share 看到界面：设置参数，然后点击开始训练

ChatGLM2-6B

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