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本文是对LLaMA大模型研究系列的总结，重点解读了LLaMA论文的核心贡献。LLaMA证明了仅使用公开数据，通过合理的数据规模、模型结构和训练优化，就能训练出性能强大的基础语言模型。论文提出了7B-65B参数的模型系列，其中LLaMA-13B在多数任务上超越了GPT-3 175B，而LLaMA-65B则与Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。LLaMA的创新点在于强调"小而强"的路
摘要 论文《PatentGPT: A Large Language Model for Intellectual Property》提出了一套面向知识产权领域的领域大模型训练流程，而非全新架构。针对知识产权领域三大核心挑战——专业知识强、隐私要求高、文本极长，研究团队以LLaMA2/Mixtral等开源模型为基础，通过240B+token的IP领域数据继续预训练、指令微调(SFT)、强化学习对齐(
本文是对 OpenAI 于 2022 年 3 月发表在 arXiv 上的论文《Training language models to follow instructions with human feedback》（Ouyang 等，arXiv:2203.02155）的系统性精读。该论文是 ChatGPT 技术路线的直接前身，首次将"基于人类反馈的强化学习"（Reinforcement Learn
标签管理模块通过「参数-模板-打印」模型，把传统硬编码的标签格式彻底数据化。二次开发时，90% 需求只需修改配置或增加字典项，真正需要编码的场景集中在驱动层新打印机适配。理解上述流程与代码骨架后，可在 1-2 小时内完成新标签上线，显著降低交付成本。C# Winform通用开发框架，支持多语言，多数据库，自动更新，模块化，可用其开发任意CS端系统，非常适合需要快速搭建项目的团队或个人使用。
本文详细分析了一个基于C#开发的OPC客户端应用程序和工业数据采集系统。该系统主要用于与OPC服务器进行通信，实现工业设备数据的实时采集、监控和存储，并提供了完善的数据查询和管理功能。OPC Automation接口的正确使用：合理管理OPC服务器连接和组项生命周期数据库事务处理：确保数据的一致性和完整性跨线程UI更新：保证在多线程环境下的界面响应性和稳定性内存管理：及时释放COM对象和数据库连接
编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选）来源 | 新智源 ID | AI-era 一觉醒来，Meta直接丢了一颗重磅核弹：Llama 2！ 继LLaMA开源后，Meta今天联手微软高调开源Llama 2，一共有7B、13B、70B三个版本。编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）据介绍，Llama 2接受了2万亿个token训练，上下文长度4k，是Llama 1的2倍。微调模
为了防止人工智能生成文本的滥用，保证生成内容的质量，并讨论如何解决人工智能生成论文所带来的问题，有必要根据主题要求，识别和检测人工智能生成文本的模式，包括字段、模型、图像和公式。它包括不同的生成语言，无论是翻译，生成的次数，以及输出字数是否有限制等，对于AI生成的理论和方法。：根据附录二中提供的十个AI生成的段落，请判断这些段落产生的次数（不超过5次），从中文翻译成英文的次数（不超过一次），从英文
i = send_message_to_bot(bot_id, user_id, message) # 获取生成器对象a = list(i) # 将生成器对象的值放入列表中print(b)if re.search('[\u4e00-\u9fff]', b): # 匹配中文字符范围。
前文已经介绍如何使用fine-tuning模型构建自己的chatbot，但是fine-tuning模型也是一个基于概率的模型，由于AI团队使用的训练集数据的规模极大且繁多，你想通过这单次的微调就很快改变模型比较有难度。幸运的是目前OpenAI团队推出了Retrieve助手，它可以基于你提供的私有数据和你进行对话，这样我们不就可以站在巨人的肩膀上做事了吗哈哈哈^^本文主要介绍openAI的assis
这是 Claude Code 源码学习系列的第三篇。Context Collapse 是四级压缩中最具创新性的设计——它将传统的"同步全文总结"进化为"后台异步多段折叠"，在不阻塞用户的情况下持续维护上下文健康。
在开发智能应用时，很多开发者常常面临一个两难选择：是花费大量时间训练自己的模型，还是直接调用成熟的云端 API？对于大多数需要快速验证想法或构建原型的团队来说，后者往往是更高效的路径。尤其是当我们需要处理复杂的文本生成、代码辅助甚至是图片理解任务时，选择一个响应迅速、功能全面且易于集成的模型至关重要。Google 推出的新一代模型系列正好填补了这一需求空白。它们不仅在逻辑推理和长文本处理上表现出色
本文介绍了如何通过 responses-proxy 将第三方 OpenAI 兼容服务 agnes-20-flash 接入原生 Codex。由于 Codex 默认使用 Responses API，而多数第三方服务仅支持 Chat Completions API，需要通过代理进行协议转换。文章详细说明了配置步骤，包括设置代理服务、修改 Codex 配置文件等，并推荐了更稳定的中转服务满意AI。方案保持
周一早上，在床上一蹬腿，把腿拉伤了。于是欢天喜地地跟导员请了假，想着终于可以安静地写一上午项目了，而且寝室里还只有我一个人。结果因为手贱，大半天时间全花在修复 Codex 上了，代码是一点没写……
本文深入浅出地介绍了大模型中的Tokenizer（分词器）这一基础但关键的概念。文章首先澄清了大模型并不直接理解文字，而是通过Tokenizer将文本转换为数字ID（token序列）进行处理。随后详细解释了Token、Vocabulary、Token ID等核心概念，并分析了为何不能简单按单词切分（如词表爆炸、罕见词处理困难等问题）。重点讲解了子词切分（Subword Tokenization）的
在为 ChatGPT 升级 Plus 会员或维护跨国 SaaS 自动续费时，开发者最常遇到的异常中断就是网页端弹出的红字阻断：❌（您的信用卡被拒绝）（付款未获批准）📷在遇到此类拒付时，如果盲目进行“重试（Retry）”，极易触发 OpenAI 的反欺诈二级风控，导致账号因被暂时封禁，或陷入无休止的验证码死循环（Verification Loop）。作为技术人员，我们不能停留在“换个卡试试”的盲盒
项目上线正式服务器后，发现one-api容器无法启动，日志发现其无限重启，错误原因是failed to get gpt-3.5-turbo token encoder，看来它肯定是需要联网下载数据，我的正式服务器是无法上网的。默认程序启动时会联网下载一些通用的词元的编码，如：gpt-3.5-turbo，在一些网络环境不稳定，或者离线情况，可能会导致启动有问题。可通过配置TIKTOKEN_CACHE
不管你在世界的哪个地方，我一定会，再次去见你的。
本文介绍了如何在本地部署Ollama大模型平台，并使用Python进行API调用。首先，从官网下载并安装Ollama，然后通过设置环境变量更改模型保存路径。安装后，通过命令行验证安装成功，并从模型库中选择并下载所需模型。接着，启动Ollama的服务器模式，并使用Python的`requests`库向服务器发送请求，获取响应。文中提供了详细的Python代码示例，展示了如何构建请求数据、发送POST
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