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一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

比如我们最近在做的保险项目就是利用基于大模型的RAG增强检索能力实践的： RAG发展的四个阶段大型语言模型（LLMs）如GPT系列在自然语言处理方面取得了显著的成功，Super-GLUE等各种基准测试中表现出色

rag 检索增强

ComfyUI进阶前必备插件们续

这里面包含了 DDetailer基本的自动人脸检测和细化。

ComfyUI 文生图

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

您可以在现有客户反馈中查找此信息，例如销售和成功团队的产品评论和注释。

大模型产品经理

腾讯开源混元AI绘画大模型

为了全面比较混元大模型的生成能力，团队构建了一个4维测试集，包括文本-图像一致性、排除AI伪影、主体清晰度、美学。

腾讯混元文生图

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

通过自我测试加强学习 Prompt：“我目前正在学习[插入主题]。

prompt 提示词

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

Head Head部分是最有意思的地方，它有四个预测头，分别是： · Center Heatmap[B, 1, H, W]：预测每个人的几何中心，主要用于存在性检测，用Heatmap上一个锚点来代替目标检测的

MoveNet-SinglePose Google 模型

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

●ISUSE 符号评估 D 中每个数据块生成的答复是否对 x 有用。

LangGraph AutoGen 对决

15种ChatGPT高频用法

健康与健身健康信息、健身计划、运动建议、饮食建议、习惯养成、心理健康、伤病预防与康复、健康监测、健康挑战 6.

大模型效率

AI+大模型在金融行业的应用场景

图表2：智能金融细分行业应用场景（1）AI在银行业中的典型应用场景信用风险评估：机器学习算法可以利用历史数据进行训练，来预测个人客户的信用价值并评估该客户与借贷相关的风险。

AI大模型金融

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

3）最后，为了进一步提高视觉质量，作者提出了一种结构引导的细化器来组成预测条件，以更详细地生成更高分辨率的图像。

大模型文生图

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

评估能力（Check）确认执行结果： Agent要能在任务正常执行后判断产出物是否符合目标，在发生异常时要能对异常进行分类（危害等级），对异常进行定位（那个子任务产生的错误），对异常进行原因分析（

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

CLIP的对比学习任务，所以倒数第一层的特征可能部分丢失细粒度语义信息，Imagen论文（见论文D.1部分）和novelai 然后是训练数据，前面说过SD 1.x版本其实最后主要采用laion-2B中美学评分为

Stable Diffusion 文生图

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

除了这些常规的数据集，Meta AI还评估了Llama 3在现实场景中的性能，并为此研发了一套高质量的测试数据集。

meta llama3

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

变形网络的目标是预测密集的变形场，以实现衣服的变形。

文生图

国内法律类大模型介绍

nbsp; * 包含模块：聊天、摘要等各个模块（150） * 评估

法律大模型

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