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国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

利益无关：因为我没有在做基础大模型（做的是 infra 和应用层），目前也没有做国内市场，所以可以从相对中立的角度提供一些信息。

大模型

whisper-live：OpenAI Whisper模型的近实时实现

这有助于减少发送到耳语模型的数据量并提高转录输出的准确性。

OpenAI Whisper 大模型

金融行业的开源AI大模型

此外，项目还计划使用GPT3.5/4.0 API构建更高质量的数据集，并在中文知识图谱-金融、CFLEB金融数据集等基础上扩充指令数据集。

开源大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

下图展示了编码器部分的结构。

MoE大模型

阿里Outfit Anyone实现真人百变换装

方案简介我们方法的核心是条件扩散模型，它处理模型、服装和相应文本提示的图像，并使用服装图像作为控制因素。

Outfit Anyone 阿里

大模型压缩首篇综述来啦~

图2：对语言模型知识蒸馏的简要分类。

大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG的演进轨迹在四个不同阶段展开，如下图所示。

rag 检索增强

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

可以看到，该工具估算的ChatGLM-6B模型在不同精度下的训练和推理的显存需求结果如下：上图的第三列上图的第三列表示推理显存乘以1.2的结果。

大模型

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

4.1 Autogen 的典型示例 Autogen 使用Multi-Agent会话启用复杂的基于 LLM 的工作流，典型的示例如下：左图代表基于AutoGen生成的可定制Agent

大模型 Agent

如何使用ChatGPT写出优质文章

例如，是为了影响政策、提高公众意识、学术研究还是娱乐性质的写作。

ChatGPT 写作

我为什么不看好大模型行业

今天是平安夜，题图是我制作的贺卡，以承泽园的建筑为背景，我家俩闺女为主角，祝愿大家平安夜平安，圣诞节快乐！

大模型

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

o 重排序器（Reorder）：通过图注意力学习和强化学习机制动态调整检索文档的顺序。

RAG 检索大型语言模型

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

例如，在商品导购场景下，数字人可以展示商品信息并提供购买建议；在教育场景下，数字人可以进行教学讲解等。

Fay 开源项目数字人

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

Docker后，在本地电脑上完成安装，注意在安装过程中，我们需要确保"Use WSL 2 instead of Hyper-V (recommended)"这一功能被启用，docker的具体安装过程可以参看下图所示的教程

知识库MaxKB 开源

LLM大模型推理输出生成方式总结

Greedy Search 方式：每一时间步都选择概率最大的词。

大模型

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