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OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

视觉编码器Siglip - 400m则专注于图像信息的处理，以384分辨率和14×14的块大小生成图像嵌入，将图像转换为模型可理解的向量表示。

OmniVision -968M 多模态模型

11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令，刷新你的认知

人工智能日益成为我们工作和生活的一部分。

提示词

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大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

随着不同应用场景的实际需求，大模型的参数会变得越来越大，复杂性和规模不断的增加，尤其是在多模态大模型的开发中，每个数据集可能完全不同，有来自文本的数据、图像的数据、语音的数据等，包含不同的模式，特征和标注之间的关系可能也大有不同

MoE 大模型

什么是BERT？

它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。

embedding

通往AGI之路：思维链提示过程

思维链(Chain of Thought，CoT) 提示过程是一种最近开发的提示方法，它鼓励大语言模型解释其推理过程。

思维链提示词

AI视频新技能！这套流程教你打造视频人物和声音完美同步！

D-ID是目前网络上最常用的方法之一，功能也比较单一，只需上传一张图片，输入文字和选择音色，即可生成相应的视频。

AI视频

RAG从入门到精通-RAG简介

前言 RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。

rag 大模型

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

这节课我们开始学习 ComfyUI，我们先从最基础的文生图开始学起。

comfyui 文生图

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

使用 GPT 等大型语言模型的最大挑战之一是它们倾向于伪造信息。

大模型

RAT = CoT + RAG

Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。

RAT 协同思维链检索增强生成

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

智源研究院与国内多所高校及南洋理工联合团队，挑战成功。

大模型

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。

大模型学习

掌握这10个AI 工具用1小时完成别人1周的工作

您可以在框内输入想要生成帖子的关键词。

AI 工具

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

在这里，我将讨论如何通过检索增强生成（即 RAG）来提高 LLM 的性能。

RAG 大模型自动回复

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