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基于Transformer的图像处理预训练模型本文介绍一篇发表在CVPR 2021上的文章，该文章提出了一种基于Transformer的图像处理预训练模型，可以在较小的数据集上进行微调后，直接应用到具体的图像处理任务（如去噪，超分，去雨等）。

Windows环境下搭建Qwen开发环境【官方指引】https://qwen.readthedocs.io/en/latest/【ModelScope训练】https://modelscope.cn/docs/%E4%BD%BF%E7%94%A8Tuners

2024.11｜云计算行业的商业模式创新方法及实践截至2024年，全球云计算行业已迈入一个全新的发展阶段。从基础设施即服务（IaaS）到基于人工智能的大规模模型平台，云计算技术的演变不仅改变了技术的内涵，也重新定义了商业模式。本文通过对全球最新技术进展的系统性分析，深入探讨云计算行业的商业模式创新策略与实践，解析云服务厂商如何通过技术革新与商业模式重构实现价值最大化，同时为未来发展提供深度见解与展望。

AI工业大模型报告：体系架构、关键技术与典型应用研究意义随着新一代人工智能的发展, 大模型（如 GPT-4o 等）凭借大规模训练数据、网络参数和算力涌现出强大的生成能力、泛化能力和自然交互能力, 展现出改变工业世界的巨大潜力. 尽管大模型已在自然语言等多个领域取得突破性进展, 但其在工业应用中的探索仍处于初级阶段, 当前工业大模型的系统性研究仍属空白. 工业应用中特有的异质数据模态、复杂多样的专业化场景、长流程的关联性决策、以及对于可信性实时性的高要求, 使得通用大模型无法直接用于解决复杂的工业问题, 亟需开展全新的工业大模型基础理论和关键技

大模型研究报告 | 2024年中国金融大模型产业发展洞察报告｜附34页PDF文件下载随着生成算法、预训练模型、多模态数据分析等AI技术的聚集融合，AIGC技术的实践效用迎来了行业级大爆发。通用大模型技术的成熟推动了新一轮行业生产力变革，在投入提升与政策扶植的双重作用下，以大模型技术为底座、结合专业化金融能力的金融大模型产品应运而生。对此，《2024年中国金融大模型产业发展洞察报告》将关注国内金融大模型产业的发展情况，分析金融大模型结构特征与优势能力，预判未来的产业趋势及业务应用方向。同时，本篇报告优选国内金融大模型领域的头部企业，深度剖析其金融大模型产品力与实践能力，评选出TOP20金融

使用混合 BERT 模型的情感分析分类系统由于移动技术的迅速发展，社交媒体已成为人们表达观点和意见的重要平台。了解公众意见有助于企业和政治机构做出战略决策。鉴于此，情感分析对于理解公众意见的极性至关重要。大多数社交媒体分析研究将情感分为三类：积极、消极和中性。所提出的模型是一个基于分类问题的机器学习应用，训练于三个数据集上。最近，BERT模型在情感分析中显示出有效性。然而，情感分析的准确性仍需提高。我们提出了四个基于BERT与双向长短期记忆（BiLSTM）和双向门控循环单元（BiGRU）算法相结合的深度学习模型。本研究基于预训练的词嵌入向量，有

【AI开源项目】FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知识库的两种方式！在人工智能的浪潮中，生成式预训练变换器（GPT）正以其强大的文本生成能力引领潮流。今天，我们将深入探讨FastGPT，这一由FastAI团队开发的前沿大模型，了解其架构、应用场景以及与其他大模型的对比，帮助你更好地掌握这一技术的价值和应用。

2024.10｜AI/大模型在机器人/自动驾驶/智能驾舱领域的最新应用和深度洞察多模态大语言模型（LLM）正逐步被应用于机器人控制和操作任务中。例如，ManipLLM是一种结合多模态输入的大语言模型，能够实现复杂的物体操作任务。这种模型通过学习视觉、语言和物理交互的结合，推动机器人在动态环境中的自主决策能力。

AI笔筒操作说明及应用场景⼀、软件功能本设备软件功能丰富，支持通过顶部触摸按键切换主页、AI交互页面及云相册页面，并设有配网绑定与弹窗页面等特殊功能，同时支持云服务器推送图片或信息至弹窗显示，用户可根据需求选择页面与功能操作，使用过程中需保持网络连接稳定。

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[LLM-合集-01] 行业大模型从训练到落地应用的过程数据决策与企业数字化转型.《数据决策:企业数据的管理、分析与应用》, 致力于央企国企头部企业的数字化转型，以数据战略规划为指导，数据管理与治理主线，建立数据标准，管理数据资产，提升数据质量，强化数据安全，数据驱动公司整体业务转型，输出行业更多最佳实践。

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如何手撸一个自有知识库的RAG系统RAG通常指的是"Retrieval-Augmented Generation"，即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。

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《我的AI大模型系列》一、本地部署大模型最近自己在学习大模型，会从推理、部署、微调，最后实现微调后成功调用工具。大模型（ Large Model ）是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

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大模型落地实践：同花顺大模型技术应用及优化众所周知，大模型参数量大，通用能力强，综合性能好。但在同花顺业务场景中最初使用大模型的时候，发现用大模型的效果与传统方法差距不大，甚至有时候逊于原先传统的方法。所以最初在业务角度并不够重视，然而近期随着大模型技术的快速发展，我们也在逐步尝试将大模型在业务中落地，目前大模型在自然语言处理相关的业务里都取得了比传统模型更优的效果，下面详细介绍相关工作。

AI全栈开发：大模型LLM学习路线图来了！• 🚀 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

垂直领域的大模型应该如何构建？RAG还是微调呢？垂直领域的大模型应该是2024年乃至未来五年内人工智能发展的热门所在。那么该如何构建？是RAG（Retrieval Augmentation Generation，检索增强生成）还是微调（Fine Tuning）。最近微软出了一篇论文《RAG VS FINE-TUNING: PIPELINES, TRADEOFFS, AND A CASE STUDY ON AGRICULTURE》（《RAG 与微调：管道、权衡和农业案例研究》），这篇论文着重在农业大模型的构建，非常具有实操性。如果意在构建垂直领域大模型，

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用这条Prompt构建CoT+PoT验证器评估LLM输出，显著提高LLM推理准确性和一致性即便是最先进的LLM，在复杂的多步推理问题上仍然面临挑战。如何提高LLM的推理准确性和一致性，成为了AI研究者们关注的焦点。

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快速学习一个算法，Transformer模型架构今天给大家分享一个超强的算法模型，TransformerTransformer 模型是目前自然语言处理（NLP）以及计算机视觉等领域中应用非常广泛的深度学习模型架构。

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大模型从入门到应用——LangChain：模型（Models）-[大型语言模型（LLMs）：基础知识！LangChain系列文章：大型语言模型（LLMs）是LangChain的核心组件。LangChain不提供大型语言模型，而是提供了一个标准接口，通过该接口我们可以与各种LLMs进行交互。LLM类是专为与LLM接口设计的类。有许多LLM提供者（如：OpenAI、Cohere、Hugging Face），此类旨在为所有LLM提供一个标准接口。在《[自然语言处理从入门到应用——LangChain：模型（Models）-大型语言模型（LLMs）]》系列文章中，我们将专注于通用的LLM功能，而有关使用特定LLM包

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搞懂这些AI大模型名词，你也能轻松入门！大模型应用开发正在逐渐改变各个行业，但对技术小白来说，了解并掌握这些复杂的工具和概念非常重要。你是否觉得面对“LlamaIndex”、“Ollama”、“Anthropic”等术语无从下手？

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面试面经｜大模型算法岗常见面试题100道prefix LM (前缀语言模型)：在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀，然后使用这个前缀