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《大模型应用开发极简入门》笔记

初识GPT-4和ChatGPT:LLM概述、GPT模型简史:从GPT-1到GPT-4、LLM用例和产品、AI幻觉、插件和微调;深入了解API:基本概念、可用模型、OpenAI Playground、Python库、其他文本补全模型、考虑因素;构建应用程序:概述、设计原则、漏洞、示例项目;高级技巧:提示工程、微调;使用LangChain和插件增强LLM功能:LangChain(动态提示词、智能体及工

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RAG拓展、变体、增强版(三)

概述RoutergatewayUItraRAG低代码构建复杂Pipeline开箱即用的生态支持无缝扩展与部署ElysiaLate ChunkingCoRAGComoRAG层次化知识源:三维度认知框架动态记忆工作区:状态式推理的核心元认知控制循环:认知启发的推理引擎

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#人工智能
低代码平台简介:JeecgBoot、NocoBase、amis、Tango

概述、选型、闭源、Power Platform、Retool、开源、Flowise、JeecgBoot、AppSmith、ToolJet、Refine、Budibase、Kestra、Node-RED、NocoBase、amis、APIJSON、Tango、Sponge、Frappe Builder。

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#低代码
GPU基础知识

GPU、NPU、TPU;HGX、DGX与MGX;OEM和ODM;模组、机头、机柜;核心参数;算力、计算方法、稠密算力和稀疏算力、通算、智算、超算;稀疏技术;HBM

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数据标注、Label Studio

概述、Label Studio、Labellmg、Labelme、CVAT、X-AnyLabeling、Make Sense、AnyLabeling、PixelAnnotationTool、VIA其他、COC0、参考。

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#人工智能
大模型基础之量化

概述:公式、应用、优势与局限、未来趋势。算法:分类、PyTorch、简介(对称量化算法、非对称量化算法、动态量化算法、静态量化算法)、AWQ、选择。

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#语言模型
Embedding入门概述

Embedding概述、主要阶段、应用场景、相似度、词向量、生成方法对比、类型(Word Embedding、Sentence Embedding、Document Embedding)、核心技术(训练方法、优化策略)、最佳实践、模型、挑战与未来

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开源BI系统

概述、Superset、MetaBase、DataEase、Lightdash、实战、BIRT、DataLens、SQLBot、dbt、QStudio、RootDB、JasperReports、

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#finebi
MCP系列(三)

概述;Chrome MCP;MCP-Use:实战;ContextForge:架构;mcp-gateway:架构;MCP-Bridge;MCP-Bench;Hub:MCPHub、Online Client、Submit Server、Awesome MCP Servers、mcp.so、Smithery、PulseMCP。

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#人工智能
OCR、文档解析工具合集(三)

概述、Tesseract、DataLab、Marker、Surya、chandra、EasyOCR、ushelp、RapidOCR、Chunkr、Smol Docling、Agentic-Doc、ChineseOCR、Llama OCR、Mistral OCR、Doc2x、

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