多模态模型的实现与发展 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MoJxwYTLxitweakOM98cCNZqnzb/a7数据结构采用四级缓存设计，优化读写与训练分离，提升性能。 训练流程分离数据读写和计算过程，实现多级流水线并发。
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《我国首例“AI文生图”著作权案一审生效，有何启示？》 - 飞书文档
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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+官方智能体后台提示词大全 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R66TwyzWhiQuOgkIuyec5N2Zn1g这个列表应该基于{Background}的详细分析，如果这些任务被完成，就能够针对性地解决用户的问题。 - Constrains：明确{Role}的职责范围和应遵守的规则- OutputFormat: 若适用， ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc别愁，用“开餐厅”思路带你玩转AI编程！本篇文章把软件比作餐厅，形象解读前端、后端、API等概念，揭示软件诞生流程。同时梳理AI编程工具 ...
9月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y7uKwcJngil85Zkuhuhcyp96nDd在multi-step执行阶段，每一步都进行模型推理。多步执行还会在每个step中更新seq_lens，通过CUDA并行操作来实现DECODE阶段的+1操作，从而保证数据流 ...
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知识库中的资料更多的是一些指令，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 ...
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除了微调和DPO之外，还有什么比较好优化大语言模型的方法？ https://www.zhihu.com/question/650415892/answer/3508696857. 拆解大语言模型RLHF中的PPO. https://zhuanlan ...
商业咨询中的企业分析师怎样运用麦肯锡分析法？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AS8dwQ5u7iRI3pkENmNciPCgn3g/ak洞察分析类(Insight & Analysis) 核心功能：用于深入研究和分析，获取信息、数据和洞见。当您需要了解一个行业、市场或公司时，使用此类Prompt。
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 ...