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RSS订阅原创 今日吃瓜-艺术家集体抗议：OpenAI Sora项目背后的无偿劳动真相
OpenAI的Sora项目早期邀请众多艺术家成为测试者、红队成员以及创意合作伙伴，但艺术家们感觉被背刺了。忙活了一顿，艺术家们感觉自己的艺术产物主要作用是给OpenAi的Sora做宣传。因此，艺术家们联名并在HuggingFace上发布公开信，且将sora的艺术创作链接一并提供出来，虽然该链接在公开信发布3个小时后就被OpenAI下线掉了...
2024-11-27 12:07:32
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原创 LLM应用实战: 给个公司简称，输出公司全称
开发了一款基于公司简称补全公司全称的工具，包括具体的框架、实现原理以及完整源码，满满诚意，提供给各位看官。欢迎转发、订阅~有问题可以私信或留言沟通！
2024-11-18 18:01:49
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原创 LLM应用实战: AI资讯的自动聚合及报告生成
本qiang~开发了一款AI资讯的自动聚合及报告生成工具，包括具体的框架、实现原理以及完整源码，满满诚意，提供给各位看官。欢迎转发、订阅~
2024-11-06 12:31:23
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原创 LLM论文研读: GraphRAG的替代者LightRAG
本文针对开源的LightRAG论文研读以及原理分析，包括核心模块、框架的整体工作流程等内容。
2024-10-30 14:12:44
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原创 LLM应用实战: OpenAI多代理新作-Swarm
本文主要是OpenAI开源multi-agent框架swarm进行介绍，包括其核心组件Agent, instructions,functions，多个Agent之间如何进行切换，以及针对其中的examples进行验证，框架及源码非常简单，看官们可以亲自尝试一下。
2024-10-22 12:43:37
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原创 LLM应用实战: 文档问答系统Kotaemon-1. 简介及部署实践
本篇主要是Kotaemon的简介信息，涉及到主要特点，与传统文档RAG的区别，如何部署、以及效果演示
2024-09-18 08:49:54
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原创 LLM应用实战：当图谱问答(KBQA)集成大模型(三)
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
2024-06-12 12:09:38
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原创 LLM实战：当网页爬虫集成gpt3.5
本文主要是通过Scrapegraph-ai集成gpt3.5实现一个简单的网页爬取并解析的demo应用，其中涉及到gpt3.5免费申请，Scrapegraph-ai底层原理简介，demo应用源码等。
2024-05-20 20:43:23
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原创 LLM实战：LLM微调加速神器-Unsloth + Qwen1.5
本文主要是使用unsloth框架针对Qwen1.5的高效微调实验，提供了详细的对比代码以及不同维度的对比分析结果。
2024-05-16 20:55:58
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原创 LLM实战：LLM微调加速神器-Unsloth + LLama3
本文主要是使用unsloth框架针对llama3的高效微调实验，提供了详细的对比代码以及不同维度的对比分析结果。
2024-05-13 22:02:20
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原创 LLM优化：开源星火13B显卡及内存占用优化
本文主要是针对开源星火13B的显存及内存占用过大的一个代码优化。核心思想是使用CPU预加载模型，再转换至GPU。
2024-04-28 16:37:23
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原创 LLM应用实战：当KBQA集成LLM(二)
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。
2024-04-25 20:56:30
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原创 LLM面面观之Prefix LM vs Causal LM
前缀语言模型可以根据给定的前缀生成后续的文本，而因果语言模型只能根据之前的文本生成后续的文本。
2023-11-29 14:29:36
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原创 Meta AI新发布的超大规模语言模型-OPT-175B
Meta AI在2022年5月3日新发布的OPT-175B模型，该模型是现阶段第一个模型参数超过千亿级别的模型，其次该模型与GPT-3相比，更加开放及便于访问。具体开放性表现在如下几个方面：1.论文: 提供了某些能力是可能的存在证明，并揭示可以建立在此基础上的一般思想2.API访问:允许研究人员探索和评估现有基础模型的能力(例如，推理)和局限性(例如，偏差)3. 模型权重:允许研究人员逐步改进现有模型，开发更深入的可解释技术和更有效的微调方法4. 训练数据:让研究人员更好地理解训练数..
2022-05-04 11:37:20
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转载 12个进程管理命令介绍
转自https://linux.cn/article-5557-1.html执行中的程序在称作进程。当程序以可执行文件存放在存储中，并且运行的时候，每个进程会被动态得分配系统资源、内存、安全属性和与之相关的状态。可以有多个进程关联到同一个程序，并同时执行不会互相干扰。操作系统会有效地管理和追踪所有运行着的进程。为了管理这些进程，用户应该能够：查看所有运行中的进程查看进程消耗资源
2015-06-06 10:25:40
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原创 Linux学习笔记（十四）进程
进程是如何工作的：当系统启动的时候，内核先把一些自己的程序初始化为进程，然后运行一个叫做init的程序。init再依次运行一系列的称为init脚本的shell脚本（位于/etc），它们可以启动所有的系统服务。其中许多系统服务以守护(daemon)程序的形式实现，守护程序仅在后台运行，没有任何用户接口。这样，即使我们没有登录系统，至少系统也在忙于执行一些例行事务。内核维护每个进程的信息，以此
2014-09-24 11:44:10
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转载 CentOS6.4安装mplayer
本文转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_94b802c70101j4np.html
2014-09-10 09:50:41
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转载 Java中的StringTokenizer类的使用方法
本文转自：StringTokenizer是字符串分隔解析类型，属于：java.util包。1.StringTokenizer的构造函数StringTokenizer（String str）：构造一个用来解析str的StringTokenizer对象。java默认的分隔符是“空格”、“制表符（‘\t’）”、“换行符(‘\n’）”、“回车符（‘\r’）”。StringTok
2014-09-09 20:19:17
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转载 java.util.Properties类 学习笔记
本文转自：java.util.Properties类 学习笔记 学习目标： 1、认识properties文件，理解其含义，会正确创建properties文件。2、会使用java.util.Properties类来操作properties文件。3、掌握相对路径，能正确书写一个properties文件的相对路径。 一、认识pr
2014-09-09 19:53:58
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转载 JUnit4 详解
JUnit4概述 JUnit4是JUnit框架有史以来的最大改进，其主要目标便是利用Java5的Annotation特性简化测试用例的编写。先简单解释一下什么是Annotation，这个单词一般是翻译成元数据。元数据是什么？元数据就是描述数据的数据。也就是说，这个东西在Java里面可以用来和public、static等关键字一样来修饰类名、方法名、变量名。修饰的作
2014-09-09 17:27:29
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转载 CentOS下安装Eclipse
本文转自：http://www.centoscn.com/image-text/install/2014/0507/2924.html
2014-09-07 13:33:00
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转载 CentOS下安装及配置JAVA
本文转自：一般情况下，我们都要将linux自带的OPENJDK卸载掉，然后安装SUN的JDK。 首先查看Linux自带的JDK是否已安装。输入如下命令，查看已经安装的JAVA版本信息。 Linux代码 java -version 输入如下命令，查看JDK的信息。Linux代码 rpm -qa|grep jav
2014-09-07 13:02:37
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转载 双向链表的C实现
本文转自：http://blog.youkuaiyun.com/qinxd8523/article/details/6087897双向链表需要定义一个结构体，结构体有3个属性typedef struct __Node{ int data; 数据 struct __Node *pre; 指向前一个结点指针 struct __Node *next;
2014-09-02 10:09:39
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原创 算法导论之九链表
1. 与数组不同，链表的顺序是由各个对象里的指针决定的。双向链表L的每一个元素都是一个对象，每个对象有一个关键字key和两个指针next和prev。设x为链表的一个元素，x.next指向的它在链表中的后继元素，x.prev指向它的前驱元素。如果x.prev=NIL，则元素x是链表的头，若x.next=NIL，则x是链表的尾。若L.head=NIL，则链表为空。2. 循环链表
2014-09-01 22:40:02
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原创 算法导论之八计数排序
1. 定理1：在最坏情况下，任何比较排序算法都需要做 定理2：堆排序和归并排序都是渐近最优的比较排序算法。2. 计数排序的思想是：对每一个输入元素x，确定小于x的个数，前提条件时假设n个输入元素中的每一个都是在0到k区间内的一个整数。3. 计数排序算法的输入是数组A[1..n]，Alength=n，数组B[1..n]存放排序的输出，C[0..k
2014-09-01 22:39:14
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原创 算法导论之七快速排序
1. 快速排序也采用了分治思想，下面是对子数组A[p..r]进行快速排序的三步分治过程：分解：数组A[p..r]被划分为两个子数组(可能为空)A[p..q-1]和A[q+1..r]，使得A[p..q-1]中的每一个元素都小于等于A[q]，而A[q]也小于等于A[q+1..r]中的每一个元素。其中，计算下标q也是划分过程的一部分。解决：通过递归调用快速排序，对子数组A[
2014-09-01 22:37:47
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空空如也
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