多模态模型的实现与发展 - 飞书文档
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4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc从创意工具到网页开发，诸多项目表现亮眼。使用也超便捷，能在Qwen Chat直接用，或通过阿里云百炼API调用。不仅开源免费，价格还低于Claude ...
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， ...
Kimi功能全解析，助你高效解决问题 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YojIwenr1iRqq0kHRISc9NY1nkr/a1... 多个清晰的示例，说明希望模型模仿的内容。这种方法利用了模型上下文学习的 ... 2. 根据视频教程中的写作技巧，拆解小说中的事件团，识别多层危机（评为低，中 ...
课程/教材/博客推荐 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HYlcwbLnLiC6cjklWQocxT1Vns62024年12月1日 ... 一本针对希望学习贝叶斯方法和概率编程的读者的入门书籍。它通过Python 语言和PyMC 库，采用计算优先、数学次之的方法，使读者能够通过实际编程实践来理解贝 ...
9月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y7uKwcJngil85Zkuhuhcyp96nDd神经网络目前是AI领域最强大的工具，但其一个基本组件——多层感知器（MLP），一直以来都是“黑盒”，很难解释其内部工作原理。 KAN的诞生，源于20世纪数学家Kolmogorov和Arnold的 ...
从《We Are The One》开始说起——它的诞生背后的融合工作流
https://docs.feishu.cn/article/wiki/X2nFwr4SsibWF8k46IKcC5PanT9清晰的声场细节：确保每个乐器都在声场中有适当的位置和清晰的表现。 流行（Pop）. 对于创作一首流行音乐，动机音轨需要考虑：. 记忆深刻的副歌旋律 ...
Kimi智能助手：功能强大的多面手 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SwjBwhYCAieLgzk1v0qcHbBnnb8/a1... 多的是一些指令，是比较基础的资料。如果你想用好Kimi，用好AI，可以购买我的AIGC学习和实战手册。这是一套从入门到精通的AI实操教程。内含上百个AI应用与实践案例 ...
探索OpenAI o1模型复现的难点与可能的解决方案 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Cn2CwOhfDiNkHyk7YaWcl0HJnDd/a4强化学习从零到RLHF（八）一图拆解RLHF中的PPO. https://zhuanlan.zhihu.com/p ... 解读DPO 和PPO：拆解从偏好反馈中学习的最佳实践. https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
10月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QqHQwn3yJiVj27kacgYc50pgnIdUnigram Tokenization：基于词概率的单字模型，通过删除低频token 来优化词汇库。 Stream of Search: 教语言模型搜索的语言. https://www.