之前 AutoGPT 大火，很多人尝试用它来分析金融数据、自动编写爬虫脚本、抓取数据做市场调研、生成可视化报告等等。但是，由于 AutoGPT 做的是一个通用性实验方案，因此很多东西在定制性上比较差，这就导致脚本在实际运行中，会出现很多不可控因素。比如，脚本会自动给你生成一堆乱七八糟的文件，跑了半天还是没抓到重点，每次运行都需要重新再来一遍，内容产出性价比很低等等。

投资股票是一个充满挑战的过程,随着市场的起起伏伏,要抓住每一个机会,同时规避各种风险,这需要投资者具有敏锐的洞察力和快速的决策能力。不过现在有好消息,一款人工智能聊天机器人 FinChat.io 诞生了!它能帮助投资者分析市场,挖掘有潜力的股票,并提供买卖的实时建议--------------------//---------------------图片FinChat.io 就像一个金融领域的 C

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本文使用LangChain+ChatGLM来实现一个简单的基于本地知识库的问答系统，可以在完全不使用openai提供的api来完成本地知识库问答系统的搭建，如果有需要做本地私有化知识库问答系统的，可以参考此方案。

VGG的命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group，其对卷积神经网络进行了改良，探索了网络深度与性能的关系，用更小的卷积核和更深的网络结构，取得了较好的效果，成为了CNN发展史上较为重要的一个网络。图1(a)是Inception模块的设计思想，使用3个不同大小的卷积核对输入图片进行卷积操作，并附加最大池化，将这4个操作的输出沿着通道这一维度进行拼接，构成的输出特征图将

而且是目前对此方面研究最新的综述。

langchain是一个开源项目。这个项目在GitHub上已经有45.5K个Star了。此项目由一位叫hwchase17的国外小哥在2022年底发布。我有理由相信，。

在模型压缩方面，前文中我们提到了一些在算法层面的压缩方法，如剪枝、稀疏等，爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟指出，低比特也是压缩模型的一个方法，而且是对硬件最友好（便宜）的方式。2023年3月，爱芯元智推出了第三代高算力、高能效比的SoC芯片——AX650N，依托其在高性能、高精度、易部署、低功耗等方面的优异表现，AX650N受到越来越多有大模型部署需求用户的青睐，并且成为业内首屈一指的Transf

具体来说，最有效的修改是 N-gram mask 和相似的单词替换，这是对 mask 的语言模型任务的修改。令人惊讶的是，我们发现 40% 的遮蔽概率的输入序列可以优于 15% 的基线，通过对下游任务的微调来衡量可以发现，甚至遮蔽 80% 的字符也可以保留大部分性能。huggingface 中 data allcator 使用的是动态 mask，但不是复制数据，而是每一个 epoch 的 mask

其二、Google发布的首个预大模型BERT，从而引爆了预练大横型的潮流和的势，BERT强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言横型进行浅层拼接的方法进行预认训练，而是采用新的masked language model(MLM)，以致能生成深度的双向语言表征。GPT-3：OpenAI发布的首个百亿规模的大模型，应该非常具有开创性意义，现在的大模型都是对标GPT-3，GPT-3依