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应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

在大模型时代以前，比如推荐等大数据AI领域，其发展的趋势就是流程编排。

Query Pipeline 大模型

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AI Infra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为深刻

DeepSeek V3 开源模型

Stable Diffusion

Stable diffusion三步搞定——场景定制化

在工作上能将所设想的草图通过control net插件进行百分之百的还原，可以说大大的提高了出图质量及数量。

AI图片

Insanely Fast Whisper：超快的Whisper语音识别脚本

最终，作者以实际测试数据展示了不同优化方式的速度对比。

音频 Whisper

哈工大科大讯飞联合推出中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型

这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。

训练

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

ChatGPT的强大毋庸置疑，特别是GPT4里面的数据分析、DALL.E 3图片生成等功能，以及近期推出的GPTs功能，这些官方公布的功能都是由他们自己内部的模型开发人员编写的提示词构成的。

ChatGPT prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion 年龄转换神器，一键变大变小

主要原因还是因为模型训练时的参考图片数据不够精准，从而对年龄的训练并不到位。

Stable Diffusion 文生图

AI爆文写作：4招，把AI变成你的写作助手

总的思路，就是利用AI大模型博览群书的特点，把它当作你的素材库。

写作提示词创作

被高估的Pika，被低估的多模态AI

例如，在医疗领域可以通过结合图像、录音和病历文本，提供更准确的诊断和治疗方案；在交通领域，结合图像和传感器数据，带来更智能、更安全的自动驾驶体验；在教育领域，将文本、声音、视频相结合，呈现更具互动性的教育内容

大模型多模态

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

然而，它们对大量计算资源和广泛数据收集的依赖仍然是一个瓶颈。

PanGu-Draw 文生图

一位芯片投资人的十年复盘：谁是中国的英伟达｜AI光年

，不像消费电子，是一个很市场化的竞争环境，数据中心与云计算这个赛道确实还需要一定的政策扶持。

AI光年芯片投资

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

它采用了自监督学习的思想，可以显著减少对大量标记数据的依赖。

大模型

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

Playground团队刚刚发布了新的文生图模型Playground v2，它是基于SDXL的架构从零训练的模型，但是根据用户评价，它在生成效果上比SDXL强2.5倍。

文生图 Playground

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

监督学习是优秀的数据海绵经过监督学习训练的深度神经网络是优秀的数据海绵——它们可以记住大量数据，并且可以通过数万批量大小的训练来快速完成这一任务。

泛化大模型

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

一本文概要随着金融市场的日益复杂化和大数据时代的到来，精准的股票预测变得尤为关键。

MCI-GRU 股票大模型

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