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AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

但在更为隐秘的战场，HBM（高带宽内存）显然是基本被忽视的关键一环。

GPU HBM 大模型

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构建基于大模型的App》一文给出了一种探索中的大模型应用开发基础框架，基本可以适用于RAG 和Agent。

大模型 Agent

深入探讨GPTs和AI Assistant

也是可视化的具体界面。

GPTs AI Assistant

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

比如典型的Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的

GPT

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

1.生成提示词。

LLM Agent 图解

开源版妙鸭相机来了，无限出个人写真图（阿里达摩院出品）

/imgs: 本参数需要用实际值替换，本参数是一个本地文件目录，包含了用来训练和生成的原始照片 .

妙鸭相机

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

嗯，如网友所言，要读的论文又增加了。

Decoder-Decoder YOCO 架构

花钱买AI写作工具？究竟哪款工具值得你掏钱

抛开阉割版GPT4生成效果不谈，单纯作为一个写作小助手，还挺好用的！

写作 ChatGPT

搭建程序员自己的在线工具库 it-tools

其主要功能 Crypto工具类，生成token，哈希文本，生成UUID，文本加解密等10种功能 Converter工具类 Yaml 转化器，Json转化器，Base64字符串编码等15种功能

开源项目工具类

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

比如典型的Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的

LangChain 知识库

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

我想，这种方式，最重要的是提高了我们的生成质量。

prompt 大模型

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

在原始的 U-Net 基础上，插入了交叉注意力模块，巧妙地引入了我们输入的 prompt 文本描述信息，从而帮助我们随心所欲地控制 AI 绘画的内容。

Stable Diffusion DALL·E

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

让 ChatGPT 帮你生成提示 Prompt：“你是一个旨在帮助 [插入专业] 的 AI，生成 10 个最佳提示列表。

prompt 提示词

简单提升RAG的10种方法

当这种情况发生时，LLM执行的生成步骤可能不是最佳的。

RAG 大模型

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。

大模型

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