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LLM的量化
生成式AI

LLM的量化

本文介绍LLM大模型的量化原理和4种具体方法。
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生成式AI模型量化
生成式AI

生成式AI模型量化

本文介绍生成式AI模型量化的基本概念、价值和应用案例,并给出tensorflow和pytorch的实现代码。
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生成式AI与仿真
数字孪生

生成式AI与仿真

将人工智能(特别是生成式AI)集成到仿真模型中代表了仿真发展的下一步,使组织能够创建更准确、更可靠的模型。
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RAG LLM App开发实战
生成式AI

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本文将构建一个基于 RAG(检索增强生成) 的 LLM 应用程序,合并外部数据源以增强 原始LLM 的能力。
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LLM App ≈ 数据管线
生成式AI

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虽然LangChain等开发包对于构建 LLM 应用程序非常有用,但在初始实验之外不建议使用它们的数据加载功能。
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生成式AI:压缩与加密
生成式AI

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生成式AI是一种新的数据压缩形式和数据加密形式,未来可能会颠覆游戏引擎和流媒体服务。
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TOP50生成式AI初创企业
生成式AI

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本文列出未来几年值得关注的 50 家生成式AI初创公司名单,其中一些公司如OpenAI已经证明了自己。
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LLM代码生成器的挑战
生成式AI

LLM代码生成器的挑战

越来越多的研究开始对LLM大模型生成的代码的质量提出质疑,本文为GDELT项目提供的早期观察结果。
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图像相似性聚类分析
生成式AI

图像相似性聚类分析

本文介绍如何利图像嵌入和聚类分析找出相似的图像集。
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