新闻中心 
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04-26LinkedIn在利用大型语言模型服务十亿用户中的收获在全球拥有超过10亿用户的LinkedIn，不断挑战当今企业技术的极限。很少有公司能够太像LinkedIn那样运营，或者拥有类似的大量数据资源。这个专注于商业和...
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04-22采用OpenAI还是DIY?揭开自托管大型语言模型的真实成本你的服务标准已被定位为“AI驱动”，通过整合大型语言模型。你的网站首页自豪地展示了你的AI驱动服务带来的革命性影响，通过互动演示和案例研究。这也是你公司在全球G...
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04-19OpenAI提供新的微调和定制选项微调在构建有价值的人工智能工具中起着至关重要的作用。这种使用更有针对性的数据集精炼预训练模型的过程可使用户大大增加模型对专业内涵的理解，允许用户为特定任务的模型...
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04-15魔改RNN挑战Transformer，RWKV上新：推出两种新架构模型不走Transformer寻常路，魔改RNN的国产新架构RWKV，有了新进展：提出了两种新的RWKV架构，即Eagle(RWKV-5)和Finch（RWKV-6...
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04-01大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解：为什么它比绝对或相对位置编码更好?自2017年发表的“AttentionIsAllYouNeed”论文以来，Transformer架构一直是自然语言处理（NLP）领域的基石。它的设计多年来基本没...
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03-111.3ms耗时！清华最新开源移动端神经网络架构 RepViT论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09283代码地址：https://github.com/THU-MIG/RepViTRepVi...
