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RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

时，最合乎逻辑的反问题是：“那么，你在吃什么？

训练

盘点数据安全合规方向的热门证书【快来了解一下】

时常有小伙伴咨询培训认证问题，小编给大家整理了一下目前市场上比较受关注的几个培训证书，以供大家参考。

工作

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。

Bert-vits 语音

Sora懂不懂物理世界？

那么问题来了，Sora到底懂不懂物理世界呢？

文生视频视频生成 sora

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有了它能够帮我们解决99%的本地AI模型安装问题！

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SD出图新思路

相信大家在使用SD出图的时候会经常遇到一个问题，就是在图未渲染完的时候看预览图还很nice，一旦渲染完后结果却差强人意。

文生图 SD

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这时，一位聪明的朋友建议你去一座巨大的图书馆，这个图书馆里面的每本书都已经被一个智能的读者阅读过，并且将书中的重要内容总结成了简单易懂的概要。

大模型从零开始

大模型训练为什么用A100不用4090

这是一个好问题。

大模型

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

什么是思考链 (CoT) 思考链（Chain of Thought，简称 CoT）是一种推理策略，通过将复杂问题分解为多个简单步骤，从而提升大型语言模型（LLM）的推理能力。

思考链提示词

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

然而，针对大模型在垂直应用场景中的数据准备，还有诸多问题并不明确：在业务场景中，大模型对数据准备有什么要求？

大模型

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

但是从获得⼤模型的 API 接⼊，到将模型应⽤于实际⽣产之间，存在巨⼤的鸿沟，到底要解决哪些问题才能实现真正的跨越？

大模型

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

在此过程中，LLM (1) 将问题转化为“问题PDDL”，然后 (2) 请求经典规划器基于现有的“领域 PDDL”生成 PDDL规划，最后 (3) 将 PDDL 规划转化回自然语言。

Agent

Pytorch安装（保姆级教学真·满血·GPU版）CUDA更新？torch版本？一文全搞定！

之前在安装Pytorch版本时搞错了环境，导致每次在进行model training的时候速度很慢，后来检查了一下电脑中的torch环境，原来是CUDA版本没有更新，导致版本不匹配，没有使用CUDA，每次都在用CPU进行训练，难怪时间很长。用此文记录一下遇到的问题。

训练

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

OCR 后处理一直是麻烦的事情，如果用传统的算法会有训练需要准备大量的数据，迭代更新效果差的问题，不过速度确实快。

OCR 大模型文字识别

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

同时，数字化时代，企业信息和数据的安全性至关重要，数字人的重要问题之一就是数据的安全性和隐私保护。

数字人数字分身

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