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
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， ...
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， ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc接着对比智能体与传统软件，以常见问题说明适用场景，强调智能体适用于需大模型创造、理解等能力的任务。最后从系统性质角度深入剖析，指出用好智能体关键在“协同”与多实践。
Kimi+官方智能体后台提示词大全 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R66TwyzWhiQuOgkIuyec5N2Zn1g会分析用户的需求，设计一个结构清晰、符合逻辑的Prompt框架，确保分析过程符合各个学科的最佳实践。 通过精心构思、富有想象力并经过优化的提示语能够充分挖掘Kimi的潜力。
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若有需求，可开启【关注文档更新】之按钮，尔便可随时知悉文档更新之状况。 知识库中的资料更多的是一些指令，是比较基础 ...
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由于UDIO的AI模型训练数据和参数调整不同，在使用UDIO时，需要通过不断的实践和学习，熟悉其特性。 发挥无限想象力. 由于SUNO和UDIO都支持上传音频，初始动机音轨可以来自任何 ...