一些结论关于Coze是什么以及如何使用可以看我的上一篇文章，链接在这里。关于NewsMinimalist新闻极简主义是什么及如何使用可以看我的上一篇文章，链接在这里。可以通过Coze来为自己打造一款专属的新闻播报机器人，机器人的功能包括定时自动播报重要新闻，关键词手动播报，新闻格式为“标题+50字左右的概要+来源+发布日期”，回答一律用中文回复。具体教程如下。文中用到的GPT4以及NewsMinimalist网站服务均为免费。Coze是什么？Coze是字节跳动版的GPTs，也就是专注于特定功能和特定领域的聊天机器人。Coze的核心功能包括插件、知识库、长期记忆、定时任务和工作流。目前Coze提
一.引言目前国内大部分开源模型都集中在7B、13B，而国外开源模型则是集中在7B、13B、70B的尺寸范围，算法开发很需要一个介于13B-70B的大模型，弥补13B模型能力不足和70B模型显卡不够的空档。虽然LLaMA-1-33B有一些衍生的Chinese版本，但是LLaMA2后期并未更新维护该模型，作者在测试中发现LLaMA-1-33B能力与新版的Baichuan-2-13B相近，所以放弃了这款33B模型。11月零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，今天也顺便分享下Yi-34B模型以及其LoRA微调，有需要的同学欢迎评论区交流讨论～二.零一万物1.模型简介模型地址: https:
最佳开源模型刷新多项SOTA，首次超越MixtralInstruct！「开源版GPT-4」家族迎来大爆发
github：https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md介绍文档：https://docs.dify.ai/getting-started/readmeDify介绍Dify笔记Dify是什么？开源的大语言模型（LLM）应用开发平台融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用为什么使用Dify？易用性：即使是非技术人员也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中灵活性：支持各种类型的LLM，并提供了丰富的插件，可以满足各种需求可扩展性：可以部署在云端或本地，可
Yang,S.,Liu,J.,Zhang,R.,Pan,M.,Guo,Z.,Li,X.,Chen,Z.,Gao,P.,Guo,Y.,&Zhang,S.(2023).LiDAR-LLM:ExploringthePotentialofLargeLanguageModelsfor3DLiDARUnderstanding.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2312.14074最近，大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）在指令跟随和2D图像理解方面表现出了潜力。虽然这些模型很强大，但它们尚未被开发成能够理解更具挑战性的3D物理场景，特
指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被噪声嵌入所微调时，AlpacaEval从29.8%提高到64.7%（图1），令人印象深刻地提高了约35个百分点。NEFTune可以实现在会话任务上惊人的性能跳跃，同时在事实问题回答基线上保持性能，这种
开发者朋友们大家好：这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（RealTimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、GPT商店正式上线，OpenAI打造人工智能应用生态迈出第一步OpenAI下一个大动作终于落地。美国时间1月10日，OpenAI官宣GPT商店上线，在当天的官方声明中，OpenAI表示，自从GPT商店在去年11月份公布以来的两个多月的时间，用户已经创
在对话型人工智能（AI）研究中，存在趋势即朝着开发参数更多的模型方向发展，如ChatGPT等为代表的模型。尽管这些庞大的模型能够生成越来越好的对话响应，但它们同时也需要大量的计算资源和内存。本文研究探讨的问题是：一组小模型是否能够协同达到与单一大模型相当或更好的性能？ 本文介绍了一种创新而简单的方法：混合。作者展示了如果从一组小规模的对话型人工智能中随机选择回复，生成的对话型人工智能具有很强的性能和吸引力，可以胜过参数数量级大很多的系统。作者观察到混合模型似乎具有“最优”的特征，通过在对话历史上进行条件化响应，一个具有特定属性的单一模型能够学习其他系统的能力。可以为用户提供更引人入胜和多样化的
最近，SamAltman又在达沃斯论坛上语出惊人，在大部分他出现的场合都成了全场的焦点。他表示，现在的GPT-4模型的能力只是对未来技术所能达到可能性的一种「预览」。他认为，AI技术的进步，将使世界变得变得越来越快，而人类只能看到前方「几步」，但AI能力的进化速度不是线性的，而是指数级的。虽然技术发展的速率会非常夸张，但可能人们高估了AI技术会对世界造成的影响。「实际上，它对世界的影响会比我们想象的小得多，对工作的改变也不会像我们预期的那样大，」而在不久的将来，当AGI出现之后，影响AI能力的最关键因素可能会是能源，因此Altman本人和微软都投资了商业化核聚变的公司。AGI即将来临，但不会取
SamAltman在各种场合都提到，大语言模型的多模态能力，是未来AI技术能够造福人类的最亟待突破的领域。那么现在在多模态大模型的视觉功能能否达到与语言功能匹配的水平？当前多模态模型取得的进步很大程度上归功于大语言模型（LLM）的推理能力。但在视觉方面，模型往往只基于实例级别的对比语言-图像预训练（CLIP）。最近，来自纽约大学和UC伯克利的团队研究表明，多模态大语言模型（MLLM）在视觉处理方面仍存在普遍性的缺陷。其中，团队成员堪称「豪华」，除了领队谢赛宁外，共同参与还有马毅和LeCun两位大佬。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.06209开源项目：https:
