高级课程 | 第4页 | Paragoger衍生者AI Agent学习中心

GPT野望

19-6 LLM之野望 6 – LLM 监控和可观察性

050800

稻草人
2024-07-19
GPT野望

19-5 LLM之野望 5 – 使用ONNX 模型量化将LLM速度提高 3 倍

077600

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

19-4 LLM之野望 4 – 探索大模型的量化

073500

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

19-3 LLM之野望 3 – 模型量化基础知识

040400

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-11 LLM相关论文集合

041800

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-10 模型量化3-时间和粒度

043100

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-9 模型量化2-均匀量化和非均匀量化

099600

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-8 模型量化1-基本概念

029101

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-7 從頭開始構建LLM

030600

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-6 了解大型语言模型世界的最新动态的顶级资源

043200

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-5 怎么看模型评测数据？

025200

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-4 LLM训练

038100

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-3 LLM基础知识和Transformer 架构详解

060900

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

9-1 LLM 基础知识全集合

038700

稻草人
2024-07-19
LLM之野望

19-2 LLM之野望 2 – LLM给到Quora面临的困境

027400

稻草人
2024-07-18
LLM之野望

19-1 LLM之野望 1 – 微软打开1-bit LLM时代

033500

稻草人
2024-07-18
向量数据库之野望

17-10 向量数据库之野望10 – 如何选择向量数据库

035000

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-9 向量数据库之野望9 – 将矢量数据库与 LLM 集成

041800

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-8 向量数据库之野望8 – 7 个主流向量数据库

059300

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-7 向量数据库之野望7 – PostgreSQL 和pgvector

064300

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-6 向量数据库之野望6 – 最全教程

075400

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-5 向量数据库之野望5 – 使用 Rust 实现矢量数据库

050701

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-4 向量数据库之野望4 – 科技热潮中前所未有的矢量数据库

042100

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-3 向量数据库之野望3 – SingleStoreDB 实践教程

038300

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-2 向量数据库之野望2 – 基础宝典

038700

稻草人
2024-07-15
向量数据库之野望

17-1 向量数据库之野望1 – 使用 Local LLM、VectorDB 和 Pydantic 构建 AI Slack Bot

040000

稻草人
2024-07-15
GPT野望

14-26 剑和侠客 – 预训练模型三部曲3 – 机器人时代来临

040600

稻草人
2024-07-05
GPT野望

14-25 剑和侠客 – 预训练模型三部曲2 – 视觉

028900

稻草人
2024-07-05
GPT野望

14-24 剑和侠客 – 预训练模型三部曲1-文本

028300

稻草人
2024-07-05
GPT野望

14-23 剑和远方3 – 深度神经网络的主要架构

039100

稻草人
2024-07-04

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