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RAG与Long-Context之争—没必要争

但大模型随着输入长度越长，KV Cache所占资源就越多，成本也会剧增，这也是为什么有人持观点，未来也会有RAG。

RAG Long-Context 大模型

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

//miaobi.xinhuaskl.com/ 从官网来看，后续还会有AI问答、AI朗读、AI会议纪要等功能上线其中主要的 AI 写作功能，和市面上的通用型 AI 写作不太一样：可以分步生成

新华妙笔写作

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

当然可以采用一些人工智能方法生成一些指数据，但为了保证事实性，还是需要进行人工校对的。

垂直领域大模型开源模型汇总

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

就像学生在考试时可以查看笔记来帮助自己更好地回答问题一样，向GPT模型提供参考文本可以帮助其减少编造虚假答案的情况。

ChatGPT 大模型

Pytorch安装（保姆级教学真·满血·GPU版）CUDA更新？torch版本？一文全搞定！

检测方法在cmd中进入自己的Python环境，输入： >>> import torch >>> print(torch.cuda.is_available

训练

阿里推理模型来了！Marco-o1 发布即开源

技术亮点全解析 Marco-o1的核心优势体现在四个方面：思维链微调：团队使用开源CoT数据集和自研合成数据对基础模型进行全参数微调，打造出Marco-o1-CoT。

Marco-o1 推理模型

Python入门与语法速查

") for i in str: print(i) print("遍历列表") for i in list1: print(i) #range函数：遍历数字序列，可以使用内置range函数生成数列

python 编程

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

而它强大的能力主要体现在数据分析这块，能够支持上传数据文档，如excel文件，或者是csv文件，它能够自己编写python代码来处理数据，而且还能自己去运行自己写出来的python代码，直接输出最直观的各种数据图表结果

prompt 提示词

蚂蚁推出ProChat：快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库

它旨在赋予开发人员轻松打造丰富、动态和直观的聊天界面的能力。

ProChat 大语言模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

一个典型的应用如下所示：上面的场景中使用分类场景，RAG 服务以及大模型调用的基础模块，组合生成一个大模型应用。

Dify 大模型知识库

理解 o3 及其技术分析

OpenAI官方也承认自己的命名很糟糕。

o3 技术分析

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

所有模型的 (i) 和 (ii) 都是相同的，但时间混合块有三个：全局多查询注意（MQA）、局部（滑动窗口）MQA 和本文提出的循环块。

transformer 训练

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，因此根据提示补全和创造文本就是模型的原生能力。

大模型

AI写作：如何写出逻辑清晰，结构完整的文章？一个提示词帮你搞定！

Challenge（挑战）：职业收入波动和不确定性增加。

AI写作提示词

对于大模型RAG技术的一些思考

这就导致了需要被向量化的文本段，其主题语义并不是那么明显，和自然形成的段落显示出显著的差距，从而给检索过程造成巨大的困难。

RAG 大模型

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