文章列表-AI魔法学院

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链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

Benchmark)，包含6大类评测任务和31个数据集，为评测中文语义向量的综合表征能力奠定可靠的基础，全部测试数据以及评测代码已开源。

embedding 语义向量

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

在对齐阶段，将衣物无关的分割图与密集姿态结合起来，然后与衣物一起输入到对齐网络中，预测出一个外观流场来对齐衣物。

文生图

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

泛化大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

介绍 LLaMA 2模型是使用2万亿个tokens和70亿到700亿参数预训练和微调的，使其成为功能强大的开源模型之一。

开源模型

字节跳动最强AI工具 “豆包” ，近1000款应用！一句话自动生成图文，堪比ChatGPT？

简单介绍一下它的功能板块左侧对话框预设了好多个官方的对话应用，每一个应用相当于一个特定的AI模型，他们经过针对性的预设参数和条件。

AI工具文生图

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

该数据集由两部分构成：训练集、测试集。

OCR

金融行业的开源AI大模型

许多企业和研究机构开始推动开源金融大模型的发展，不仅仅提供开源的模型参数，有的项目还提供了训练的数据和测评的基准，降低了金融大模型开发的成本和门槛，使更多人能够利用这些模型进行金融分析、情感分析和预测等

开源大模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

测试效果是这样的評論提到前一個測試沒有明顯區別，現在筆者用自己臉部素材再做一次測試，前後對比一下哈.....

FaceFusion 文生图

教你用StableDiffusion设计AI数字人

然后，还需要进行LoRA模型最佳权重、泛化性等变量测试，选取兼顾真实感、相似度与美颜效果的参数组合。

文生图

更强的小型LLM：Zephyr-7B

量化意图对齐一直存在挑战，但最近的努力已经导致了像MT-Bench和AlpacaEval这样的基准测试的开发，这些基准测试专门设计用来评估这一方面。

Zephyr-7B 大语言模型

11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令，刷新你的认知

我让 ChatGPT 用 5 句话解释什么是混沌理论，它是这样回答的：混沌理论是数学和科学的一个分支，研究的是看似不可预测且对初始条件敏感的复杂系统。

提示词

比 Roop 和 Reactor 更像！IP Adapter 新模型为任何人做写真

我们先测试下提示词生成的图像的效果。

IP-Adapter 文生图

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

我们说 AI 发展到预训练大模型阶段，终于看起来像是掌握了一点逻辑思维，结果这次却像是被打回了原形。

大模型

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

这样，我们就能用这些数字来进行计算、分类或做出预测。

开源模型

AI制作艺术二维码 - 文生图

注意这里设置的几个参数： · Control Type：All · · 预处理器：inpaint_global_harmonious · ·

文生图

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