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聊天大模型的输出速度应该是多少？单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天？来自贾扬清最新的讨论~

而成年人的平均阅读速度在每分钟200-300个单词之间，不过不同的人差别很大，下图展示了一些研究结论：可以看到，根据相关的研究，高中生的阅读速度是每分钟300个单词左右，而成年人在每分钟

大模型

世界顶级七大管理工具：SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则、波特五力分析

6W2H是一个以价值为导向的标准化思维流程，是人们在追求理想和目标的过程中都要经过选择目标（which）→选择原因（why）→功能如何→（what）→什么场地（where）→什么时间（when）→什么组织

管理工具

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

Transformer Debugger基本能力下图展示了Transformer Debugger对某个特定的prompt是如何展示结果的。

大模型调试工具

盘点数据安全合规方向的热门证书【快来了解一下】

欧盟隐私信息保护注册专家（Certified Information Privacy Professional/Europe）培训课程包含泛欧和国家数据保护法、关键隐私术语和有关个人数据保护的实用概念、跨境数据流。

工作

当ChatGLM3能用搜索引擎时

比如搜索、编程等等国内也出现了类似的开源的，比如我前面图文中介绍的更强大的双语对话模型——ChatGLM3。

大模型应用大模型 ChatGLM

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat会根据你的问题，从各种权威数据源中调取相关数据，并以图表、表格、文本等形式展示给你。

用户 finchat

DeepMusic发布“和弦派”2.0：重塑AI音乐创作范式，赋予创作者全方位掌控

二，音乐编辑如“修图”般轻松自如如同编辑照片般细腻，用户对歌曲的整体风格至每个伴奏乐器细节，均能实现精准把控与自由调整，赋予创作者对AI音乐作品前所未有的掌控力。

和弦派 DeepMusic 音乐创作

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文实验本文主要介绍了关于基于知识图谱的问答系统（RAG）中如何优化问题回答效果的研究。

RAG 检索增强

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

下图展示了生成拜登相关答案时，触发多次召回的例子，分别面对拜登在哪上学和获得了什么学位的知识点上进行了主动召回标识的生成。

大模型

在Win11上部署ChatGLM3详细步骤

modelscope这个地址下载： git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 全模型文件如下图：

大模型 ChatGLM 智普

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

如何利用召回的信息 RAG的发展总览数据索引怎么优化结构化语料库对召回的来源进行优化知识图谱作为召回的数据源

RAG 大模型检索

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

如果只使用第一阶段的嵌入式检索，随着数据量的增加，将会出现检索退化的问题，如下图中的绿线所示。

网易 RAG 知识库

技术布道 | Prompt评估与优化，让魔法打败魔法，通过大模型获得更优质的Prompt进而获得更优质的内容

可以看到如下图所示的评估内容，包括2个场景和2个Prompt，当然我们也可以自定义增加Prompt。

prompt 大模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

图丨项目中模型的关键数据对比（来源：王宇昕）文本的嵌入式表达本身是一个泛用性特别强的算法。

GPT

GGUF格式详解

在最新版本的llama.cpp中，已经去除了对GGML的支持，因此未来GGUF才是大模型文件格式的主流（在llama.cpp生态中）。

GGUF 大模型

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