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随着阿里完成对MiniMax的投资，国内“大模型五虎”的格局初步形成，它们分别是：智谱 AI、百川智能、月之暗面、零一万物和Minimax。今天就为大家来盘点一下MiniMax。
2024年重磅喜讯！热烈祝贺Gavin大咖大模型领域经典著作《Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例》 北京航空航天大学出版社发行上市!
3.5模型API接口：https://3.5.wokaai.com全模型API接口：https://4.0.wokaai.com额度购买入口：https://shopwk.wokaai.com3.5接口模型API使用1、前往https://shopwk.wokaai.com根据需求购买对应额度卡密；2、前往3.5站点https://3.5.wokaai.com注册账号；复制购买的卡密后进行兑换；流
人类所有的快乐，靠的都是艰辛的努力。
→ 个人头像处 → 自定义ChatGPT → 您希望 ChatGPT 如何进行回复？保存, 并启用新会话。
学习笔记 | 基于大模型的优质 Prompt 开发课。课程内容涵盖优质 Prompt 构建方式、优化技巧、场景应用等全栈知识。该课程手把手教授如何构建高质量提示词，掌握大型模型对话技巧和高级用法，以便利用大型语言模型的生成能力。无需技术基础，仅需会打字即可。课程共四节课，包括基础构建方式、优化技巧和应用场景等实践知识。无论甚至没有计算机背景也可以在此课程中学习如何使用大型模型以提高生产效率。
大模型日报｜今日必读的7篇大模型论文
前言最近很火的人工智能ChatGPT、不仅可以可以回答提问的特定问题，竟然还可以连续完成对话？？？接下来请看我们两者之间的对话
大模型火了这么久了，还不知道什么是token？一文教会你
ChatGPT让人看到了人类友好型对话的最先进水平，在此基础上将萌发出广泛的商业应用，它会渗透到各行各业。可能会让AI系统提前到来。本文做相应简单的原理介绍以及使用方法与相应惊艳的效果展示。
作为 Meta 对开放科学承诺的一部分，今天我们将公开发布LLaMA(大型语言模型 Meta AI) ，这是一个最先进的大型语言基础模型，旨在帮助研究人员推进他们在人工智能这一子领域的工作。更小，更高性能的模型，例如 LLaMA，使得研究社区中没有大量基础设施的其他人能够研究这些模型，进一步民主化这个重要的，快速变化的领域的访问。在大型语言模型空间中，训练像LLaMA这样的较小基础模型是可取的，因
语言大模型的涌现能力[18]、规模定律[14]，多模态大模型的知识表示、逻辑推理能力、泛化能力、情景学习能力[19][37]等方面有待展开深入研究，为大模型的大规模 实际应用提供理论保障。大模型基于数据驱动深度学习方式，依赖训练数据所覆盖的场景，由于复杂场景数据不足，大模型存在特定场景适用性不足的问题，面临鲁棒性和泛化性等挑战。早期的语言大模型表现出一定 的少样本学习能力，但是其学习目标主要通过预
幂律缩放法则揭示了模型性能随着规模增长的可预测性，让开发人员可以从一系列较小模型的效果和参数中拟合出幂律增长曲线，从而预测出更大规模模型的性能。例如，GPT-4的训练报告显示，在最终版的GPT-4开始训练之前，OpenAI的开发人员就根据较小规模模型的性能拟合出了幂律缩放的曲线，并预测出GPT-4最终的性能。涌现能力使得在大模型中可以观察到小模型中完全观察不到的能力。虽然最近的一些观点认为涌现能力
VScode中cline设置DeepSeek API Key后，提示Error：Unexpected API Response，平替方案
为了更好地帮助创作者提高创作效率和品质，我们开发了基于这一技术的创作小程序系统，旨在对创作者进行全面智能化协助，从而让他们更加高效地完成内容创作任务。自定义咨询：通过ChatGPT的自定义咨询功能，提高使用者的生活质量，做大家生活的好帮手，日常中有什么疑惑苦恼都可以问她。提高效率：ChatGPT创作小程序系统可以快速地生成文章，并且可以根据需要进行修改和优化，节省创作者的时间和精力。提高质量：Ch
AIGC为何引发关注？ChatGPT会成为人工智能的拐点吗？GPT-4未来已来，奇点时刻该如何面对？人类的创新能力会被AIGC替代吗？当下有哪些典型的AIGC变现手段？AIGC的不足与挑战？
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI开发的一种预训练语言模型，它基于Transformer架构，通过大量的文本数据进行训练，以生成连贯、自然的对话。ChatGPT不仅能够理解用户的问题，还能生成合适的回答，甚至在多轮对话中保持上下文的连贯性。3分钟视频看懂什么是ChatGPT。
Cursor IDE 原生只支持配置 ChatGPT 的 API Base URL,无法直接使用 Anthropic Claude 的 API。本指南将介绍如何通过One API来解决这个问题,实现在Cursor中使用Claude API。
ChatGPT无响应或响应后页面卡顿【已解决】
ChatGPT消息发不出去解决办法。问题原因：点击了顶部的加入alapha测试弹窗，加入了ChatGPT的多语言alapha测试，并且选择的语言是中文。解决办法一：在设置处将语言改为English。解决方法二：清空浏览器的ChatGPT本地缓冲数据。F12打开浏览器的控制台，找到控制台的【Application】，进入Application下面的【Storage】界面。清除缓冲信息。
通过以上分析，我们可以看到，有人煞费苦心地将这个后门隐藏得如此巧妙，令人叹为观止。从将 payload 藏匿于看似无害的二进制测试文件之中，到运用文件提取、替换加密、RC4 变种等技巧，再到将整个过程拆分为多个执行阶段，并预留 “插件” 机制以备将来之需，这一切无不凸显出幕后黑客的心思缜密和技艺精湛。如果这样一个精心设计的后门都是要靠意外才能发现，那么，还有多少潜藏的威胁尚未浮出水面？我们又该如何
AFFiNE 是一款完全开源的 Notion + Miro 替代品，与 Notion 相比，AFFiNE 更注重隐私安全，优先将笔记内容保存到本地。AFFiNE 使用 Rust 和 Typescript 构建，只需要一个命令即可运行整个项目，AFFiNE 以最简单的方式给了所有开发者最大的想象力。与专注于白板和页面的 Miro 和 Notion 不同，AFFiNE 将其定位定义为一体化的 Know
智能微秘书是一款智能机器人配置管理平台，可以一键接入 ChatGPT 对话，轻松接入 FastGPT 知识库，让机器人更懂您的业务！配合智能微秘书客户端可以一键接入公众号，个人微信号，企业微信，Gitter，Lark，Whatsapp，5G 消息等 Wechaty 所支持的协议。此外，智能微秘书还自带一系列实用的机器人功能。定时发送群资讯消息，为群组成员提供及时准确的信息。群定时提醒功能，能够帮助
API，它是目前可用的最佳选择之一，可以生成高质量、自然流畅的英文和中文语音。在 HTTP_EVENT_ON_FINISH 事件发生时，该函数打印一条消息，指示 HTTP 交换已完成，然后调用 parsing_data 函数来处理累积的原始数据，释放内存并将数据和 data_len 变量重置为零，释放分配的内存并将缓冲区及其长度重置为零。在 HTTP_EVENT_ON_DATA 事件发生时，该函数
一夜之间，大模型话题王，再次易主。一个神秘模型突然杀入众人视野，能力超越一众开源模型，甚至包括GPT-4。几乎所有人都在谈论它，服务器都被挤爆了。它就是“gpt2-chatbot”。（注意啊，是gpt2不是GPT-2）它有多强？IMO国际数学奥林匹克竞赛的题目，一次答对。一次在PyOpenGL中生成旋转3D立方体。直接输出如下结果：在GPT-4标志性能力“画独角兽”上，还能轻松秒杀LLaMA-3-
本文介绍机器学习以及主要的算法
本文面向的读者对象是如何使用自己的数据集，微调训练ChatGLM2大语言模型。将阐述数据如何组织，样例数据的获取。训练脚本，代码如何根据自己情况进行调整，以及常见的问题解决方法和思路。
替代huggingface下载大模型的站点
有时候我们遇到问题会去Google搜索答案，但有些问题如果我们问Bing Ai可能会更好，Bing AI是结合了大语言模型和bing搜索，但这里不是说每次遇到问题都交给Bing AI，有时候可能其他方法更好，有时候可能Bing AI更好，我们可以把Bing AI作为工具或者方法的其中一种，可以和我们其他的方法或者工具结合起来，提高我们写代码、阅读代码、以及解决bug的效率，下面简单举一下我用Bin
ChatGPT等大模型带来的震撼技术革新，让Geoffrey Hinton突然改变了自己的一个想法。这位75岁的“人工智能教父”意识到，数字智能优于生物智能的进程无法避免，超级智能很快就会到来，他必须要对其风险发出警示，而人类需要找到一种方法来控制AI技术的发展。而在此之前，他一直认为，智能机器人不会像...
实验表明，RecMind在不同的推荐任务中优于现有的基于LLM的推荐方法，并在与最近需要完全预训练的P5模型竞争的任务中取得了有竞争力的性能。将语言模型视为特征提取器，将物品和用户的原始信息（比如商品的标题/属性/类目、用户的点击序列/上下文）设计成prompt，输入到LLM中并输出相应的embedding或者语义summary信息，后续作为特征或者通过LLM语义挖掘用户潜在的兴趣偏好，最终将这些
尽管当前对大模型的探索，从最开始文生文到不断卷LangChain、Agent、AutoGPT等" 智能体" , 到现在文生图、甚至图生图的技术热流革新，但是在文生文中仍具有较大的探索和应用空间【卷不动大厂的发展规划，也没有对应技术体系，因此能从应用层找到参与这盛世共建的机会也是蛮好的】以上是我在单测领域探索的一些经验，通过对参数的理解和实践得出，当然不同业务在使用该参数仍有较大调整空间，比如pre
学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
扁鹊-1.0（BianQue-1.0） 是一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型。我们经过调研发现，在医疗领域，往往医生需要通过多轮问询才能进行决策，这并不是单纯的“指令-回复”模式。用户在咨询医生时，往往不会在最初就把完整的情况告知医生，因此医生需要不断进行询问，最后才能进行诊断并给出合理的建议。基于此，我们构建了扁鹊-1.0（BianQue-1.0），拟在强化AI系统的问询能力 ，
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