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最新支持中文的开源模型个人向推荐（不同参数规模的）。

What We Learned from a Year of Building with LLMs 的中文翻译 《大模型产品化第一年​：战术、运营与战略》 这篇文章很务实，做企业大模型应用的强烈推荐。 t.co/wAcnmhqgKK

大模型国内乱象之行业大模型。 可以观赏神文《中国杀出全球首个烹饪大模型》，简直就是各种名词的堆叠： 食神大模型的赋能，是一个连续多场景过程 / 跨设备协同和规划 / 多模态数据的感知、多模态的交互以及与多个设备的协同联动等多个层面的能力 t.co/nhDSvZ6xqD

教训：不要和老前辈犟嘴，尤其是你在用人家发明的东西。不过我猜马斯克下的人应该不会在汇报材料里放CNN这种基础的东西，而是写一些高大上点的词汇，导致马斯克没啥概念。 网友笑话：特斯拉的xAI团队正在加班从FSD中移除卷积神经网络。

找到一个弱智吧的数据集：t.co/SUAlQy8Tfn 看来以后训模型要加一些这些题目了～

看论文看到哈哈大笑，用「弱智吧」标题+GPT-4回答微调后的Yi-34B模型评估结果超过了精心收集的 SFT 指令集数据，安全性评估也是第二名。 弱智吧就是百度弱智吧，里面的帖子是这种画风：「既然监狱里全是罪犯，👮♀️为什么不去监狱里抓人？」 论文：t.co/VKn5sGEmCu

Claude 3 Opus + ChainForge，明显提升了 Prompt 编写效率。工作流： 1. 手动编写测试用例种子和原始 Prompt。 2. 让 Claude 3 根据 Prompt和种子，生成大量测试用例。 3. 在 ChainForge 上构建 workflow，尤其是测试。 4. 让 Claude 3 迭代 Prompt。 5. 不断的测试，拿到最好的效果。

简直太聪明了，发现了大模型的痛点。但是你推崇的通义千问，连几百个字符都数不清楚。 对大语言模型的原理完全不清楚，只知道把它看作一个黑盒，靠玄学 Prompt 在上面调优，就不要出来丢人现眼了。