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李继刚

1个月前

我们用了那么大的精力，终于让机器学会： "Attention is all you need." 与此同时，人类却正在失去注意力。

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Luo说不啰嗦

1个月前

我的一个观察： 90% 的 AI 公司实际上是由完全不懂 ML 和非数学专业的人创建的。 真正有这样背景的人不屑用"AI"当公司名——除非投资人说"不加AI不给钱" 🤣

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johann.GPT

1个月前

最近研究 RAG 多了，很少关注微调，今儿看到一个不错的指南文章，分享一下对 LoRA 和 QLoRA 的理解： LoRA 通过分解权重更新矩阵为小矩阵来高效微调，大幅降低计算资源需求。QLoRA 在此基础上引入 4-bit 量化，结合高精度计算和低精度存储，进一步优化内存使用。两者都能在保持模型性能的同时显著降低训练成本。 特别有趣的是 QLoRA 的量化感知训练机制，通过 LoRA 适配器

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小互

1个月前

📢 ChatGPT 搜索功能改进 重点提升了响应质量、对复杂问题的处理能力，以及更自然的对话上下文理解。 支持基于图像内容进行搜索 ✅ 主要改进亮点 1. 回答更智能、更全面 更好地理解用户提问意图，输出内容更丰富、逻辑更强。 可处理更长的上下文，让长对话中的回答更贴合前文。 2. 指令执行能力增强 更准确地遵循用户指令，尤其是在多轮对话中不会反复输出相同内容。 可以自动运行多次

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onevcat

1个月前

说实话，我是真的没想到，“文档和代码不同步”这个历史难题，最终居然是被LLM彻底解决了…