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大语言模型上岸实战----大语言模型小白如何快速上手大语言模型赛道，不走弯路

视频中up主，一位从事AIGC算法工程师工作的专业人士，介绍了针对多背景学员的实战培训方案。up主分析了学员在转型过程中缺乏充分的实战经验和稳固的理论基础，以及市场上培训资源的高昂费用和教育质量不一的问题。为了解这些痛点，up主推荐了一本适合初学者的入门书籍，并提供了个人实践经验支持。书籍内容涵盖基础理论与操作指南，采用图文并茂的方式帮助学生打好基础，并为后续实战培训打下坚实的基础。

chatLaw法律大模型

北大团队开发的Jet Law法律大模型，旨在通过人工智能和自然语言处理技术为公众提供包括法律咨询、文书撰写等在内的普惠法律服务。模型拥有文件语音输出功能，支持多种服务形式。团队为了保障服务质量，特别设计了专业领域的数据集进行模型微调。为解决法律数据筛选时的模型幻觉问题，引入了结合向量库检索和关键词检索的技术策略。此外，开发了一种注意力增强方法来提升模型准确性，减少参考数据中错误的影响。这项技术对于法律专业人士、数据科学家、AI研究员、法律普及教育者以及技术开发人员来说具有重要价值。

想转行上岸大语言模型赛道第一步该如何做

此视频内容主要针对跨行业转型AI领域的技术人员，介绍了如何在本地电脑上从头开始训练大型语言模型的整个流程。涉及到的核心步骤包括数据清洗、Tokenization处理、预训练模型调整、模型微调以及后续的LHF优化。特点在于，使用微软的PH2PHI2为基础创建的轻量级中文模型，适合个人电脑操作，无需昂贵硬件。通过实际操作，可帮助初学者或转行者快速熟悉大模型开发流程及部署过程，并提出了针对推理速度优化的参数调整方法。此外，视频还介终了专业培训项目，旨在为有志于深入学习的技术人员提供支持，帮助更好地准备面试和职场挑战。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

LLama推演程序演示-基于130亿参数模型

不用部署-白嫖享受各种好玩前沿的AI应用

老陈介绍了飞浆平台上的多种AI应用，包括一键翻唱功能，用户可以选择不同歌手的模型进行歌曲翻唱，操作简单且无需硬件要求。平台还提供了AI绘画功能，用户可以自定义风格和内容，快速生成画作，并且支持画质提升。此外，还有智能对话应用，可以模拟社交场合的对话，帮助用户克服社交焦虑。这些应用都是免费的，适合对AI技术感兴趣的人群探索和体验。

爆炸爆炸，AI的效果爆了

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。