BISHENG的常用资源链接汇总 - 飞书文档
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多模态模型的实现与发展 - 飞书文档
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免训练大模型知识编辑，提升效率新方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IyCyw08nLiDp2Ck4zGpcEwbQnig/a52024年11月9日 ... 开源要求与重建可行性：OSAID要求AI模型必须披露足够的设计信息，使个人能够“实质性地”重建模型。具体包括训练数据的来源、数据处理方式，以及数据的获取与 ...
QLoRA的不足之处与注意事项 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MnZJwcuU9i6cUzk2LBmcG2mFnMb/a82023年6月7日 ... 在数据准备过程中：训练Guanaco模型的OASST1数据集是多语言的，而 ... 要安装git lfs方便下载hf repo的大模型， curl -s https://packagecloud ...
《我国首例“AI文生图”著作权案一审生效，有何启示？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Gn5owxyuWi8SS7kS9MdcAPgmn3e/ai【澜舟科技通过生成式AI 备案并发布两款大模型】 据澜舟科技公众号发文，12 月26 日，澜舟科技正式通过国家互联网信息办公室颁布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案， ...
深度学习：强大的神经网络学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Af76wZbh4i4YvtkOkDvc56D2nZc/a7表征学习能够从数据中提取出更丰富、更高级的特征，从而更好的描述数据，有助于提高模型的性能和泛化能力。 要学到一种好的高层语义表示（一般是分布式表示），通常需要从底层 ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc《GPT-4o多模态生图正式上线- 用嘴改图，此为王道》GPT-4o 多模态生图正式上线，标志着AI 绘图的新纪元。 ... 报告阐述五大趋势：多模态AI融合多种数据提升理解与决策能力；AI ...
多模态大模型LLaVA系列有何进展？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OTqVwllg7iVxQHkkY00cm0lInNf/aqAFFiNE的技术定位：. AFFiNE致力于打造知识工作者的AI OS，将文档、多维表格、白板和项目管理等多种模态融合，形成一体化解决方案。 基于CRDTs的多模态数据可自由流动与 ...
AI Infra创业经验分享：袁进辉讲述得与失 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UoC9w1vNmirXiskUnpccEBsHnfe/a1Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 是由NVIDIA 定制的大型语言模型，旨在提高LLM 生成回复的有用性。 “使用Amazon Bedrock 的无服务器代理工作流”：学习如何构建和部署无 ...
如何基于Ray构建复杂数据处理链路？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JTciw6K6ai2hFukZO1rcI6VdnNA/apMamba在语言、音频、基因组学等多种模态中达到SOTA水平，并在语言建模中表现优于同规模Transformer模型。该模型的硬件感知算法将SSM与Transformer的MLP块融合，形成同质架构， ...