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【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。

大模型

大模型训练工程那些事

从而进一步指导实验管理、数据管线、算力规划、效果评估、训练框架、模型设计等。

训练工程大模型

如何提高RAG 的效果

写在前面 LLM+RAG 构建很简单，使用开源项目langchain几行代码就搞定，但简单的构建过程不意味着很好的效果。

RAG 大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

关系型数据库（RDB）：这是最传统和广泛的数据库，比如传统的PostgreSQL、MySQL、Oracle数据库等，即使在现在，关系型数据库依然是当今绝大多数应用系统运行的架构基础

大模型 PostgreSQL

提示词学习地址推荐

提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

提示词 prompt

RAG超参数调优食用指南

目前构建 LLM 应用程序存在一个巨大的问题，那就是需要调整大量的参数，而且远远超出了提示范围，例如分块、检索策略、元数据等。

rag 大模型

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

通常情况下，我们使⽤更好的基础模型、更⼤的数据集⼤⼩以及更⾼质量的数据来提升⼤型语⾔模型（LLM）微调性能

NEFTune 大语言模型

新模型Cascade你真的用对了吗？！

Cascade 模型最大的优点是 § 是能生成带有文字的图片，文字出错率相比以前模型少很多； § § 其次是硬件要求降低，甚至与sd1.5相比，该架构比之前版本实现了

Stable Cascade 模型

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

相比之下，AI Agent 只需简单地告知“写一篇具有某种风格的文章”，它便能自主地构建文章框架、搜集必要的素材、编排合适的文字，并在完成后提交一篇高质量的文章给你。

Agent 写作

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

学习各种大型模型的架构、训练技巧以及应用场景，例如BERT、GPT系列、以及其他领域的大型神经网络模型。

大模型从零开始

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

VividTalk是一个通用的一次性音频驱动的说话头部生成框架。

VividTalk 视频

4秒惊艳！Stable Cascade AI绘画神器，设计师和普通用户的无限创意新选择

任何人都可以在Stability的GitHub页面上找到用于微调、ControlNet和LoRA训练的脚本，进一步挖掘这个全新架构的潜力。

文生图绘画

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

Stable Diffusion 3 中 Diffusion Transformer https://arxiv.org/abs/2212.09748 篇幅有限，我简要回顾下U-Net架构。

Stable Diffusion DALL·E

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

§ § Variety（多样性）：现实世界的用例不仅涉及非结构化数据，还包括各种结构化数据，它们可能不容易被LLM捕获用来训练；而且企业场景中往往知识是需要实时变化的。

向量数据库大模型 cpu

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

prompt：将[我的商业决策]放在波特五力分析的框架下进行考量。

prompt 提示词

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