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新星计划是一个以发掘潜力新人、培养优贡博主为目标的创作活动，本帖为新星计划第四季计算机视觉方向活动，欢迎大家多多参与交流。

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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........

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继摩斯大模型跨域微调方向论文被顶级会议AAAI录取后，在被顶会录取的13000个投稿中，成功进入前4.6%，获得2025AAAI oral presentation资格。来自摩斯的代表，于近日在费城完成演讲。 摩斯的代表分析了当前离线调优方法所存在

近日，摩斯团队多位技术老师分别在TOP100案例峰会、2024CCF中国数字金融大会、2024开放原子开发者大会上发表演讲。围绕“隐私计算”、“营销业务”等话题，从摩斯密码库、隐私计算技术到摩斯隐私计算在营销场景应用、助力营销业务增长与数据合规等多方

近日，国际人工智能顶级学术会议AAAI 2025放榜，摩斯团队在大模型隐私微调方向论文被该会议录用！ 要让大模型适应各不一样的下游任务，微调必不可少。常规的中心化微调过程需要模型和数据存在于同一位置 —— 要么需要数据所有者上传数据（这会威胁到数据所

摩斯荣获“金创奖” “智领金融新生态，数绘未来新业态”，2024年12月12日“2024金融科技年会暨第十五届金融科技创新奖颁奖活动”落幕，摩斯凭借《摩斯隐私计算平台在金融场景的应用》案例，荣获“金创奖——数据技术与应用创新奖”。 本次“首都金融创

开篇 近日，第三十八届神经信息处理系统年会（NeurIPS 2024）特设官方赛——大语言模型隐私挑战赛（LLM-PC）落幕。摩斯联合浙江大学计算机体系结构实验室陈文智、魏成坤团队共9人组成了“Morse & ARCLab”参赛队伍，荣获该赛事全部两

9月8号，为期3天的“2024 inclusion·外滩大会”在上海黄浦圆满落下帷幕。本届大会，共吸引了5.2万人到场参观，无论是参会规模还是国际嘉宾的数量都创下历史新高。 500位演讲嘉宾分别在1场开幕主论坛、36场见解分论坛上聚焦“ai产业新实

作者推出全新系列《深入浅出LLM》专栏，将分为基础篇、进阶篇、实战篇等，本文为基础篇具体章节如导图所示（导图为常见LLM问题，导图专栏后续更新！），将分别从各个大模型模型的概念、经典模型、创新点、微调、分布式训练、数据集、未来发展方向、RAG、Agent及项目实战等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

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本篇笔记内容主要分为RAG理论介绍和“茴香豆” RAG 智能助理实战。前半部分对RAG流程、向量数据库、优化等展开介绍，后半部分实战任务分为以web页面及Internlm框架进行茴香豆实战，欢迎大家交流学习！

本次作业内容： 在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手 - 参考视频零编程玩转大模型，学习茴香豆部署群聊助手。 - 线上茴香豆助手对话截图(不少于5轮) - 参考代码在自己的服务器部署茴香豆 Web 版（可选）在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手 - 根据教程文档搭建 茴香豆技术助手，针对问题"茴香豆怎么部署到微信群？"进行提问

本文为《深入浅出多模态》系列多模态经典模型BLIP2，首先从整体介绍多模态模型发展，对其中经典BLIP2模型进行详述，通过利用预训练的视觉模型和语言模型来提升多模态效果和降低训练成本，预训练的视觉模型能够提供高质量的视觉表征，预训练的语言模型则提供了强大的语言生成能力。

本篇笔记内容主要为XTuner 微调 LLM。主要对微调概念、XTuner框架等进行详细介绍，并对多模态LLava1.8b进行模型训练微调、模型合并、对话测试实战，欢迎大家交流学习！

本篇为【 书生·浦语大模型实战营】作业（四）：XTuner 微调 LLM：1.8B、多模态、Agent的基础作业：训练自己的小助手认知，记录复现过程并截图。

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导读：本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（七）：大模型实战评测的作业 主要对OpenCompass大模型实战评测部分及流程详细介绍，欢迎大家交流学习！

导读：本篇为《深入浅出LLM基础篇》系列第三篇，《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类主要讨论大型语言模型是如何构建的，章节将着重讨论模型架构，主要讨论Transformer架构及编码、解码器组成结构及原理，这是真正实现大型语言模型的建模创新。