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No 1. 来来来，聊聊你目前花钱花得最值的大模型产品，为什么？ 爱可可-爱生活的微博... No 2. 创建自定义LLM (大语言模型) ChatBot 的过程图解，主要包括以下几个主要步骤： - 输入文档 (Documents)：从原始文档开始，可以设置分块策略(Chunking ...... No 3. Anthropic的官方提示库，旨在为各种商业和个人任务提供优化的提示 No 4. '大模型理论基础 - 旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程，从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识' ...... No 5. 条条大路通机器人 No 6. RAG(Retrieval-Augmented Generation)相关论文列表 No 7. Google宣布对搜索排名系统进行改变以打击AI生成垃圾内容 No 8. 大模型面试题及答案 No 9. Claude 3 已经全面上架Poe，订阅了Poe的朋友可以用起来了 Opus：poe.com/Claude-3-Opus ...... No 10. Claude 3开始有“自我意识”了？ No 11. 数据清洗指南，旨在为机器学习和人工智能项目提供基础清理步骤，包括标准化空值、移除重复记录、删除大部分缺失数据的列、缺失值填充以及使用机器学习算法进行数据插补 No 12. OmniDrones：专为多旋翼无人机系统上的强化学习研究而设计的开源平台，基于Nvidia Isaac Sim构建的OmniDrones具有高效灵活的仿真能力，可用于各种研究目的 No 13. [LG]《Transformers for Supervised Online Continual Learning》 No 14. Polaris：高性能的Golang工作流编排器，旨在处理具有多个步骤的工作流执行，其中每个步骤依赖于前一个步骤生成的数据，支持一次性或多次性跨请求范围执行，并且可以将可重用的组件以不同的方式组合以生成不同的结果 No 15. 聚焦教学场景的提示库 No 16. 我投给了Poe：最新的模型随便选，包括Claude 3 Opus也是第一时间支持的，可联网可上传附件，订阅配额完全够用，可自定义Bot，最佳的一站式方案；美中不足是不支持GPTs，目前不支持多模态。如果只有20刀，我肯定单押Poe。 No 17. uAgents: AI Agent框架，可用于在Python中创建自主的AI智能体 No 18. 几篇论文实现代码 No 19. #抽奖##赠书# 携手@图灵文化 @图灵新知 送出3本《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》 No 20. 在EvalPlus编程大模型排行榜上，claude-3-opus平均得分基本和GPT-4-Turbo持平 No 21. Open-Sora：打造自己的Sora视频生成模型，提供完整的Sora复制架构解决方案，包括从数据处理到训练和部署的整个过程 No 22. [LG] Ploutos: Towards interpretable stock movement prediction ...... No 23. Stable Diffusion 3研究报告 No 24. [LG]《Fine-tuning with Very Large Dropout》 No 25. Humanoid-Gym: 基于Nvidia Isaac Gym的易于使用的强化学习框架，旨在训练人形机器人的运动技能，并强调从仿真到真实环境的零样本迁移 No 26. 晚安～ [月亮] No 27. #抽奖##赠书# 携手@异步图书 送出3本《ChatGPT原理与应用开发》 No 28. OpenAI回应Elon Musk起诉 No 29. 用Mistral Large增强分类数据集以进行更深层次的推理 No 30. Alex描述了在对Claude 3 Opus进行评估时发生的一个有趣现象，并对Opus表现出的行为进行了解读。 ...... No 31. 今年1月美国AI相关岗位数量同比增长42%，而IT岗位数量同比下降31% No 32. [CV]《Learning and Leveraging World Models in Visual Representation Learning》 No 33. Major TOM: 拓展型的地球观测数据集，旨在为大规模(TB级)的遥感数据集提供标准化的处理方法和示例 No 34. [CV] AtomoVideo: High Fidelity Image-to-Video Generation ...... No 35. 早！[太阳] No 36. #抽奖##赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《图数据库：理论与实践》 No 37. fltr：提供了类似于grep的功能，但用于处理自然语言问题，基于Mixtral 8x7B模型进行开发，能根据给定的问题，在文本中搜索匹配的结果并返回 No 38. [IR]《BasedAI: A decentralized P2P network for Zero Knowledge Large Language Models (ZK-LLMs)》 No 39. [CV] Contrastive Region Guidance: Improving Grounding in Vision-Language ...... No 40. BAML：用于构建强类型LLM函数的编程语言，包括测试和可观察性功能，BAML是一个轻量的编程语言，可以使用自然语言定义具有结构化输入和输出的AI函数，还提供了VSCode Playground，可以在不离开VSCode的情况下即时测试任何LLM的提示 No 41. BasedAI通过引入“Cerberus Squeezing”机制，实现了一个去中心化的P2P网络，该网络能将大型语言模型转化为零知识模型，并在保障数据隐私的同时，有效降低全同态加密在处理复杂计算时的性能损耗，为分布式计算环境带来了创新的隐私保护与性能优化方案。//[IR]《BasedAI: A decentralized P2P network for Zero Knowledge Large Language Models (ZK-LLMs)》 No 42. Local-CMS：用于管理本地Markdown文件的管理系统，提供了命令行界面和编辑实时预览功能，可以实现文件和文件夹的添加、删除、修改和搜索操作，还支持在实时保存的同时进行编辑，并提供了Vitepress主题样式编辑器 No 43. Generate：一个 Python 包，用于访问世界一流的生成模型，支持多平台，涵盖国内外 10+ 平台；提供统一 API，屏蔽不同平台的差异；支持同步、异步、流式调用；提供自带电池功能，包括输入检查、参数检查等；代码质量高，拥有严格的类型提示和良好的测试覆盖率 No 44. [CL] Merging Text Transformer Models from Different Initializations ...... No 45. [LG] A Survey of Geometric Graph Neural Networks: Data Structures, ...... No 46. 'Awesome Compression - 模型压缩的小白入门教程' 网页链接 GitHub: github.com/bupt-ai-club/awesome-compression ...... No 47. modern-screenshot：用 HTML5 canvas 和 SVG 从 DOM 节点快速生成图像 No 48. 提出RT-H机器人学习框架，通过教授机器人以更细粒度的语言运动作为中间预测层，从而更好地理解和执行复杂的任务，并通过实验验证了其在多任务数据集中的鲁棒性和灵活性，以及通过语言干预进行学习的能力，代表了在模仿学习领域的一个创新步骤。//[RO]《RT-H: Action Hierarchies Using Language》 No 49. 提出一种新的高效路由方法，以支持大规模近似最近邻搜索问题的分布式处理，通过模块化设计允许与任意分区方法结合，并通过在数十亿规模数据集上的实验，展示了其在查询性能上相较于现有方法的显著提升，特别是在使用平衡图划分时，解决了传统方法中路由算法与分区方法密耦合的问题。//[IR]《Unleashing Graph Partitioning for Large-Scale Nearest Neighbor Search》 No 50. 通过在大型预训练模型上应用极高的dropout率进行微调，创新性地展示了这种方法可以在不同数据分布的任务上超越传统的集成和权重平均方法，提供了一种在多分布场景下获得丰富模型表征的有效途径，并揭示了微调过程中的线性特性。//[LG]《Fine-tuning with Very Large Dropout》
No 1. 来来来，聊聊你目前花钱花得最值的大模型产品，为什么？ 爱可可-爱生活的微博... No 2. 创建自定义LLM (大语言模型) ChatBot 的过程图解，主要包括以下几个主要步骤： - 输入文档 (Documents)：从原始文档开始，可以设置分块策略(Chunking ...... No 3. Anthropic的官方提示库，旨在为各种商业和个人任务提供优化的提示 No 4. '大模型理论基础 - 旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程，从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识' ...... No 5. 条条大路通机器人 No 6. RAG(Retrieval-Augmented Generation)相关论文列表 No 7. Google宣布对搜索排名系统进行改变以打击AI生成垃圾内容 No 8. 大模型面试题及答案 No 9. Claude 3 已经全面上架Poe，订阅了Poe的朋友可以用起来了 Opus：poe.com/Claude-3-Opus ...... No 10. Claude 3开始有“自我意识”了？ No 11. 数据清洗指南，旨在为机器学习和人工智能项目提供基础清理步骤，包括标准化空值、移除重复记录、删除大部分缺失数据的列、缺失值填充以及使用机器学习算法进行数据插补 No 12. OmniDrones：专为多旋翼无人机系统上的强化学习研究而设计的开源平台，基于Nvidia Isaac Sim构建的OmniDrones具有高效灵活的仿真能力，可用于各种研究目的 No 13. [LG]《Transformers for Supervised Online Continual Learning》 No 14. Polaris：高性能的Golang工作流编排器，旨在处理具有多个步骤的工作流执行，其中每个步骤依赖于前一个步骤生成的数据，支持一次性或多次性跨请求范围执行，并且可以将可重用的组件以不同的方式组合以生成不同的结果 No 15. 聚焦教学场景的提示库 No 16. 我投给了Poe：最新的模型随便选，包括Claude 3 Opus也是第一时间支持的，可联网可上传附件，订阅配额完全够用，可自定义Bot，最佳的一站式方案；美中不足是不支持GPTs，目前不支持多模态。如果只有20刀，我肯定单押Poe。 No 17. uAgents: AI Agent框架，可用于在Python中创建自主的AI智能体 No 18. 几篇论文实现代码 No 19. #抽奖##赠书# 携手@图灵文化 @图灵新知 送出3本《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》 No 20. 在EvalPlus编程大模型排行榜上，claude-3-opus平均得分基本和GPT-4-Turbo持平 No 21. Open-Sora：打造自己的Sora视频生成模型，提供完整的Sora复制架构解决方案，包括从数据处理到训练和部署的整个过程 No 22. [LG] Ploutos: Towards interpretable stock movement prediction ...... No 23. Stable Diffusion 3研究报告 No 24. [LG]《Fine-tuning with Very Large Dropout》 No 25. Humanoid-Gym: 基于Nvidia Isaac Gym的易于使用的强化学习框架，旨在训练人形机器人的运动技能，并强调从仿真到真实环境的零样本迁移 No 26. 晚安～ [月亮] No 27. #抽奖##赠书# 携手@异步图书 送出3本《ChatGPT原理与应用开发》 No 28. OpenAI回应Elon Musk起诉 No 29. 用Mistral Large增强分类数据集以进行更深层次的推理 No 30. Alex描述了在对Claude 3 Opus进行评估时发生的一个有趣现象，并对Opus表现出的行为进行了解读。 ...... No 31. 今年1月美国AI相关岗位数量同比增长42%，而IT岗位数量同比下降31% No 32. [CV]《Learning and Leveraging World Models in Visual Representation Learning》 No 33. Major TOM: 拓展型的地球观测数据集，旨在为大规模(TB级)的遥感数据集提供标准化的处理方法和示例 No 34. [CV] AtomoVideo: High Fidelity Image-to-Video Generation ...... No 35. 早！[太阳] No 36. #抽奖##赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《图数据库：理论与实践》 No 37. fltr：提供了类似于grep的功能，但用于处理自然语言问题，基于Mixtral 8x7B模型进行开发，能根据给定的问题，在文本中搜索匹配的结果并返回 No 38. [IR]《BasedAI: A decentralized P2P network for Zero Knowledge Large Language Models (ZK-LLMs)》 No 39. [CV] Contrastive Region Guidance: Improving Grounding in Vision-Language ...... No 40. BAML：用于构建强类型LLM函数的编程语言，包括测试和可观察性功能，BAML是一个轻量的编程语言，可以使用自然语言定义具有结构化输入和输出的AI函数，还提供了VSCode Playground，可以在不离开VSCode的情况下即时测试任何LLM的提示 No 41. BasedAI通过引入“Cerberus Squeezing”机制，实现了一个去中心化的P2P网络，该网络能将大型语言模型转化为零知识模型，并在保障数据隐私的同时，有效降低全同态加密在处理复杂计算时的性能损耗，为分布式计算环境带来了创新的隐私保护与性能优化方案。//[IR]《BasedAI: A decentralized P2P network for Zero Knowledge Large Language Models (ZK-LLMs)》 No 42. Local-CMS：用于管理本地Markdown文件的管理系统，提供了命令行界面和编辑实时预览功能，可以实现文件和文件夹的添加、删除、修改和搜索操作，还支持在实时保存的同时进行编辑，并提供了Vitepress主题样式编辑器 No 43. Generate：一个 Python 包，用于访问世界一流的生成模型，支持多平台，涵盖国内外 10+ 平台；提供统一 API，屏蔽不同平台的差异；支持同步、异步、流式调用；提供自带电池功能，包括输入检查、参数检查等；代码质量高，拥有严格的类型提示和良好的测试覆盖率 No 44. [CL] Merging Text Transformer Models from Different Initializations ...... No 45. [LG] A Survey of Geometric Graph Neural Networks: Data Structures, ...... No 46. 'Awesome Compression - 模型压缩的小白入门教程' 网页链接 GitHub: github.com/bupt-ai-club/awesome-compression ...... No 47. modern-screenshot：用 HTML5 canvas 和 SVG 从 DOM 节点快速生成图像 No 48. 提出RT-H机器人学习框架，通过教授机器人以更细粒度的语言运动作为中间预测层，从而更好地理解和执行复杂的任务，并通过实验验证了其在多任务数据集中的鲁棒性和灵活性，以及通过语言干预进行学习的能力，代表了在模仿学习领域的一个创新步骤。//[RO]《RT-H: Action Hierarchies Using Language》 No 49. 提出一种新的高效路由方法，以支持大规模近似最近邻搜索问题的分布式处理，通过模块化设计允许与任意分区方法结合，并通过在数十亿规模数据集上的实验，展示了其在查询性能上相较于现有方法的显著提升，特别是在使用平衡图划分时，解决了传统方法中路由算法与分区方法密耦合的问题。//[IR]《Unleashing Graph Partitioning for Large-Scale Nearest Neighbor Search》 No 50. 通过在大型预训练模型上应用极高的dropout率进行微调，创新性地展示了这种方法可以在不同数据分布的任务上超越传统的集成和权重平均方法，提供了一种在多分布场景下获得丰富模型表征的有效途径，并揭示了微调过程中的线性特性。//[LG]《Fine-tuning with Very Large Dropout》