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FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC

其原型是High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN这篇论文，下面我们看下其原理。

TSAC 音频工具

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

RNN的特点是能够在处理当前输入的同时，记住前面的信息。

大模型学习

Prompt | 抖音视频脚本

3.拍摄一些片段（或从 https://pixabay.com/videos/ 获取一些片段），然后编辑你的 "TikTok"，并在下面显示文字。

prompt

用上这10条神指令（prompt)，让ChatGPT快速写出优质高分科研论文

三、提出研究问题：1、为给定主题制定一个全面的研究问题，确保问题清晰、具体且可研究。

prompt ChatGPT 写作

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

没关系，下面会一步步分解并举例说明。

prompt 提示词

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

正如前面所强调的，方案既没有扩大LLM的上下文窗口，也没有增强它们的长期记忆。

大模型 llm框架

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

正如字面含义，嵌入强调的是X与Y的一部分结构相同.

开源模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

结果如下：图注：25个主流LLM作为Agent的能力评估结果图注：将当前大模型LLM作为AI Agent的综合评测结果从上面的评测结果，我们可以总结出几个重要的结论

GPT-4

LLM微调经验&认知

可能真人对话数据和指令微调数据（偏书面）差距太大了，模型学懵了 ------------------------------------------------ 0606更新：关于认知 10.

LLM 大模型

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

fb3a0ab0cc4d83a673b909035cd0534f97101303e02f744bb776890f3af8d8472b953e4b56ea&scene=27 通过上面可视化分析

AIGC Embedding 嵌入技术

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

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

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

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