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医疗+人工智能的创新应用

一些具体的人工智能在医疗领域的应用场景 1、智能诊疗智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标

大模型

所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用

在不输入任何结构信息的情况下，AlphaFold3预测准确度比现有方法提高了50%，对于部分相互作用类别甚至提高了1倍。

AlphaFold 3 蛋白预测

Stable Diffusion

挑战真实影像！Stable Diffusion超越摄影师的光影模型

C站的美女专区大部分被中日韩LSP们占领，训练出来的lora差别不大。

AI图片

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning 论文核心内容 1 设计一种前缀prompt方法，在输入词嵌入之前添加前缀prompt，区别于人工

训练微调

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

除了这些最近出色的 MoE 之外，我们现在还有一种使用 MergeKit 创建 MoE 的新方法：frankenMoE，别称 MoErges！

MoE 专家混合模型

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

在多智能体应用的背景下，静态与动态工作流的选择类似于选择预编译和解释执行之间的区别。

AgentScope 语言大模型智能体

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

Ollama：为初学者和非技术人员设计 o • 用户体验：Ollama以其简单性和易用性著称，特别适合那些对技术不太熟悉的用户。

Ollama LM Studio 对比

说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

在开始之前，我们先捋一捋制作思路：从一张真实产品图开始——分割背景和产品——替换背景——调整尺寸和文字拍摄真实产品图别看一些MJ教程中用提示词出产品图，绕不开的问题是随机性太大。

文生图 SD 电商

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这种线性模型通常无法捕捉更复杂用户查询的细微差别和上下文，导致结果相关性较低。

RAG-Fusion 检索增强

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

最近我们和社区其他人感兴趣的一个领域是法学硕士是否可以扩展到更长的背景。

开源模型

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

这一独特技能让Suno与Google的MusicFX以及Meta的AudioGen等竞争者显著区别开来。

suno 音乐

中学生能看懂：Sora 原理解读

紧接此部分，我们将进入对Sora视频生成过程的进一步探讨，特别是视频压缩网络和空间时间潜在补丁在这一过程中的作用和重要性。

Sora 原理

Learn Prompting-基础篇

您想快速了解文章的主要内容，因此您向 AI 展示您正在阅读的内容，并要求进行摘要2 佛罗里达州很少下雪，特别是在中部和南部地区。

prompt

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。

开源模型

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

它有一定智力并且拥有大量知识，但除了内容生成这类通用能力，在别的领域还不清楚它到底能干什么？

大模型

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