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ChatGPT 本地部署及搭建

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

  • 2023-04-24
  • 阅读257

chatGPT 中科院学术优化 超详细安装教程

科研工作专用ChatGPT拓展,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能

  • 2023-04-24
  • 阅读217

深入理解LLaMA, Alpaca, ColossalChat 系列模型

知乎:紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从 LLaMA 到 Alpaca:大模型的小训练1.1 LLaMA 概要与实践LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型,共有7B、13B、33B、65B 四种版本,其模型参数如下表所示:与原始的 transformer De...

  • 2023-04-24
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YOLOV7 + StrongSORT 实现目标检测与跟踪

环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面,我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪,最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪,跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT,项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O...

  • 2023-04-24
  • 阅读201

用ChatGPT怎么赚钱?普通人用这5个方法也能赚到生活费

ChatGPT在互联网火得一塌糊涂,因为它可以帮很多人解决问题。比如:帮编辑人员写文章,还可以替代程序员写代码,帮策划人员写文案策划等等。ChatGPT这么厉害,能否用它来赚钱呢?今天和大家分享用ChatGPT赚钱的5个方法,并且挑战用ChatGPT赚钱30天,实战第一天开始!

  • 2023-04-24
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条件DDPM:Diffusion model的第三个巅峰之作

条件DDPM:Diffusion model的第三个巅峰之作

  • 2023-04-24
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《从零开始读懂Web3》读后感 之 Web 3.0的前世今生

Web3正频繁出现在公众视野中,然而受阻于晦涩难懂的技术原理及陌生又拗口的专业术语,很多人对此望而却步。本书试图用通俗的语言、简单的结构、翔实的案例让零基础的读者迅速掌握Web3的核心要义。Web3不仅仅是技术和金融语境,它和每个人的生活都息息相关。作为深耕Web3的研究机构,Inverse DAO将带你通过纵向时间线、横向技术线来立体、客观、完整地理解Web3。通过本书你既可以快速读懂行业,也可以躬身实践参与。

  • 2023-04-24
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区块链概论

区块链到底是什么?其底层的架构和实现原理是什么?一文聊明白。

  • 2023-04-24
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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