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StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

2024年2月24日版本：V9+RDPhoto2-Ligthning_4s 底模：SDXL_Lightning 推荐参数分辨率：832*1216+ 采样器：DPM++SDE 迭代步数：4-

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PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

4.

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AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

Fig. 4.

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抽卡概率 {1::blackl1::whitel1::yellowl1::red} 每种颜色所占的概率这里每一种颜色都是1/4概率

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pdf2htmlEX：效果相当好的一个PDF转HTML程序，和原始PDF几乎一模一样。

对透明文本的一些支持改进 DPI 设置 - 限制 DPI 以确保输出图形不会太大 --correct-text-visibility 跟踪每个字符的 4

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推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

4.

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爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

4.

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baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

图 4 中显示了最终拟合的标度曲线以及预测的 70 亿和 130 亿参数模型的最终损失。

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Stable Diffusion | SD阿里云3步部署，全程五分钟，免费试用三个月，电脑无需升级配置

4、这样3步弄完之后，我们手机就会收到一个短信提示二、部署SD 1、点击上面的函数计算FC选项，点击已试用，就会弹出一个创建角色的弹窗，

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会议纪要类提示词大全-最全会议纪要prompt

会议资料: 1、时间: 2023年3月4日 2、地点:飞书会议 3、参与人员:发言者1、发言者2、发言者3 4、会议主题: ********** 5、讨论内容: 请根据我提供的会议补充信息和修改要求

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炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

作者的字幕数据来源包括ShareGPT4Video，这是一个利用GPT-4生成丰富、上下文的视频字幕的大规模数据集，以及WebVid 。

Baichuan-Omni 多模态大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

能够发现，模型无法围绕这个问题进行准确的判断，正确答案应该是16*0.5*0.5=4个蓝色高尔夫球。

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Ollama最新更新v0.1.33，实现了多并发可同时与多个模型聊天对话！

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利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

3: 指定要抓取的网页URL并执行抓取 url = "https://example.com" data = scraper.scrape(url) Step 4:

MLScraper Python库

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