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天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

总而言之，目前可能需要新的方法来推动 AI 技术超越其当前的极限。

Scaling Law AI大模型

和王小川聊再创业这一年：回应朱啸虎、谈中国AGI第三种可能

（本期你将听到以下内容，可拖动音频进度条选取对应段落收听感兴趣的部分） • 02:00 对《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》的读后感 • 04:15

王小川中国大模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

我们随着整个业务的拓张会发现跟阿里云有非常紧密的联系因为刚开始伟光在介绍的时候也讲阿里云也是阿里巴巴的云所以这个过程中一会儿也可以稍微展开跟大家讲一下我们跟云是怎么一路走来的 SPEAKER_04[35.70s -> 62.40s] 其实的确的话就对我们互联网公司来说如果不能够问当地的人口的话我想我们可能整个的就失去了后边所有的动力不知道你们各位怎么看就是我们最大的这个问题是不是效率优先

faster-whisper 语者识别 ASR

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

如果网络不稳定，也可以手动从这个页面一个一个下载全部文件然后放置到一个文件夹中例如 'chatglm2-6b' 以便读取。

开源模型

伦敦出租车司机的遭遇，暗示了程序员的未来

3 程序员可以有这些选择：（1）呆着不动国外的AIGC工具使用受限，很多人连弄个账号这一步都迈不出去，而国内的大模型生成代码的质量还远远不够

人工智能伦理

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

在训练过程中，研究团队也会通过随机替换 token 的方式，对实际文本添加扰动。

大模型

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

毕竟手动并行不像调API那样简单，需要根据实际模型设计并行框架，并知道在哪里打日志，做checkpoint。

开源模型

理解 o3 及其技术分析

1.2、如何理解o3的能力大模型的能力与人并不相同，o3可以完成一些常人很难胜任的工作，但也有很多对人简单的问题o3很难完成。

o3 技术分析

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

从最小到最多）：https://arxiv.org/abs/2205.10625 - Step Back（后退提示）：https://arxiv.org/abs/2310.06117 - ART（自动推理和工具使用

prompt 提示词

AI能赚到钱了么？

产业分工的话，这种模式就会和上两种叠加在一起，成为拉动前面两种的力量。

大模型商业模式

网易（TTS）EmotiVoice：开源语音合成，支持2000多音色

EmotiVoice的最突出的特点是，它可以根据你的提示来调整语音的情感、语气、风格、速度、音高等参数，让你的语音更加生动和个性化。

EmotiVoice 语音合成

可能是国产最强AI，ChatGLM-4来了！

后面的配置参数为AI自动生成。

ChatGLM 智普

ChatGLM3在线搜索功能升级

text-generation-webui中使用相同的功能，具体的text-generation-webui部署可以参考如何优雅的使用各类LLM，同样的，我们在项目文件夹中添加如下脚本script.py 然后启动python

ChatGLM3 搜索

使用BELLE项目部署bloomz模型（专业程序员精简版）

requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 5、启动WebUI

belle 训练大模型

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

4、经常举例以巩固指示这一个主要讲的就是我上一篇文章写的思维链提示中的少样本提示，具体可以查看这篇：普通人如何轻松提问AI，一步到位写出动人散文

ChatGPT prompt

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