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深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

以下是需要考虑的一些关键点： 1.

大模型

领域大模型LLM训练Trick

主要是因为这些数据的数据质量较高，领域相关性比较强，知识覆盖率（密度）较大，可以让模型更适应考试。

垂直训练大模型

实时语音克隆

在第二和第三阶段，该表示被用作参考来生成给定任意文本的语音。

语音克隆

除了深度换脸、模拟配音，还能口型匹配的AI软件出现了

DeepMedia公司的创始人Rijul Gupta表示：“我们基本上已经完美地实现了这项新技术，任何人都可以克隆任何人的声音，并通过5秒钟的音频参考，让它用不同的语言说话。”

AI

总结些SDXL出人像时遇到的困难

我其实之前出图不多，出的话大多是尝试网上的提示词，所以提示词能力没得到锻炼，写得也没什么章法可循。

文生图 SDXL

国产视频制作之光-可灵：提示词大全整理

可灵的路就是测试，再测试。

可灵 kling 视频

简单提升RAG的10种方法

词向量、关键词甚至传统机器学习指标，都是可以参考的。

RAG 大模型

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

除了大海捞针实验之外，Qwen团队还在更复杂的长文本任务上测试了Qwen2.5-Turbo的能力。

Qwen2.5 开源模型

吴恩达Prompt教程之总结图解

，比如HTML格式；先进性输入先决条件的校验，类似于接口开发的参数合理性校验，减少后续异常情况的输出；对于复杂的需求，需要给出一些样例数据，让GPT进行一定的参考；

prompt 教程吴恩达

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

开发与编程辅助代码编辑与调试 MCP在软件开发领域有着广泛的应用，特别是在代码编辑和调试方面： 1.

MCP 大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

试试自定义检索 OpenAI Assistants 内置的检索工具突破了模型固有知识库的限制，支持用户通过额外数据（如内部产品信息或用户提供的文档）来增强大模型。

RAG 检索向量库

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

作者给出了Open LLM数据集的测试结果。

大模型

人人都可以部署微信机器人-小白保姆级教程

GROUP_NAME_WHITE_LIST:后面要改成'["ALL_GROUP"]' 比如你在群聊时每次加关键词ai，机器人就可以自动触发，则配置GROUP_CHAT_PREFIX: '["ai"]' 3、更多参数配置请参考下面链接

大模型

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

有网友将其与GPT-4、Gemini对标，看看它们完成一个简单代码调试问题所需的时间。

Groq 大模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

在这种情况下，越狱尝试完全包含在单个提示中，这与多样本越狱攻击的相关性是显而易见的（事实上，多样本越狱攻击可被视为“上下文学习”的一个特例）。

Anthropic 大语言模型

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