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生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

因为AIGC产品体验的重心已从界面转向了数据。

AIGC 工作流

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

从天体的运行到手机屏幕上的图像渲染，微积分的影响无处不在。

数学微积分科学

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

嵌入是将某些数据对象表示为向量，构造为将数据对象的某些属性编码为其矢量表示的几何属性。

Embedding 向量

Qwen7b微调保姆级教程

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。

Qwen7b 大模型

Ollama的本地化又一图形工具ChatOllama，让你轻松玩转ollama，ChatGPT

使用Vue3、Nuxt还涉及数据库等内容，如果对前后端感兴趣，可以拿来代码看看，这些功能是如何实现。

ChatOllama 安装

最强开源数字人对口型系统介绍

使用过原版开源的Wav2Lip的都知道，原作者使用分辨率很低的图像数据集训练的模型，嘴部特别清晰，基本没啥价值，但是这个框架和算法倒是不错，如果想得到高清模型，得付出相当大的精力去收集高清数据集从头训练

数字人开源模型

Threejs: 数字人生成金色动态粒子效果

昨天的文章提到通过修改数字人的材质做全息投影仪的动态效果，今天分享一下生成金色动态粒子人的代码，效果图如下：效果中还包含多个粒子效果的动态转换，有了这个，再加上摄像头，就可以完全模拟亚运会的数字人效果了

Threejs 数字人

可能是国产最强AI，ChatGLM-4来了！

Stable Diffusion）：一个是翻译，我业余经常对Civitai网站的AI绘画大模型进行评测，需要翻译，以英文为主，日文、韩文为辅，ChatGLM的翻译非常优秀，能区分出哪是模型的英文名，哪是参数的英文名

ChatGLM 智普

图解 Transformer——功能概览

Transformer 架构擅长处理文本数据，这些数据本身是有顺序的。

Transformer 大模型图解

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。

大模型

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

Qwen-14B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。

大模型

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

Robotics）的主要员工，专门研究机器人的行为和心理。

大模型

【爆肝整理】500+ AI 最佳提示词

使用数据驱动的见解为营销决策提供信息。

提示词

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）：首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络

Transformer 大模型

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。

LLaMA

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