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人工智能的应用范式呼之欲出

笔者在上一篇《AI Native也许是个伪命题》（点击链接阅读原文）中也提到了业界面临的真问题：Knowledge Native ，也就是“知识原生”的问题。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

请参考文章：全面理解Stable Diffusion采样器 - AI魔法学院 (wehelpwin.com) Stable Diffusion 提供的是一种称为稳定扩散的图片生成能力

画图 SD 采样器

大模型在金融行业的应用场景

智能客服智能客服是目前大模型落地第二多的场景，其依赖于知识库体系，与知识问答不同的是智能客服一般面向的是外部人员，由于监管要求目前上线的较少。

大模型金融应用

所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用

比如在对映异构、自相互作用等方面，它还存在一定局限性。

AlphaFold 3 蛋白预测

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

其主要在以下几个方面做优化： 1) Query拓展：这是我自己取的名字，可能不太准确，其主要参考Meta的CoVe[1]以及百川自研的Think Step-Further方法对原始用户输入的复杂问题进行拆解

RAG 大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

泛化大模型

什么是BERT？

因此最后模型的输入序列tokens为下图（如果输入序列只包含一个句子的话，则没有[SEP]及之后的token）：模型的输入序列上面提到了BERT的输入为每一个token对应的表征，实际上该表征是由三部分组成的

embedding

用ChatGPT写论文prompt大全

9、提高段落可读性：输入“提高段落可读性"，根据段落内容和特点，在段落结构、句子长度和行文风格等方面给出调整建议。

prompt

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

在评估的模型方面，研究者是根据受欢迎程度选择的，此外还评估了几个在 OpenLLMLeaderboard 上排名靠前但鲜为人知的模型。

过拟合小模型

如何通过AI变现，举个详细的例子?

我们再转头说要学提示词与第一派的技术普照不同，第二派认为Prompt会发展成为一名“语言”，类似于编程语言，甚至会出现专门的Prompt engineer职位来使用AI，这一派的观点也有有力支撑，市面上几十万的提示词工程师早就已经开始招聘了

生成式AI

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

原始的扩散模型，虽然在生成图像方面表现出色，但存在两个主要限制： · 一是它不能直接从文本提示（prompt

Stable Diffusion 文生图

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

老年人理财的优点是可以更好地规划自己的财务状况，包括退休金、医疗保险、子女教育等方面的支出。

LLaMA

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

荣幸的是，我们正站在这个转折点面前，见证着这一趋势的兴起和实现。

aiXcoder-7B 大模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

后续依算力情况，打算基于Steel LLM做一些微调方面的探索（样本筛选等）、强化学习或者是VLM，欢迎关注。

LLM 训练

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