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DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

尽管 DeepSeek-V3-Base 的训练成本较低，但综合评估表明，DeepSeek-V3-Base 已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。

DeepSeek V3 开源模型

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

出自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622 一直都特别好奇大模型的强化学习微调是怎么做的，网上虽然相关文章不少，但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练，再细致深入的就没有讲了

训练

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

1 了解这12种Prompt编写模式之前的问题首先要搞清楚人类和机器思考问题的区别，人类在思考速度、耐力很多方面无法和机器相比，但人类拥有机器所不可能发展出来的直觉，这是我们人类的优势

prompt

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

需要指出的是，在测试过程中发现： 1.并不是所有底模，都可以跟Reference only契合得很好，个别模型在成像过程中，有时候会出现色彩走样。

文生图

AA大佬新作：ComfyUI整合包，打造极简解决方案

6.使用教程：为了更好地理解和使用ComfyUI，建议查看AA提供的使用教程或者相关社区论坛中的指南。

comfyui 文生图工作流程

对于大模型RAG技术的一些思考

这导致了这些模型，对于垂直领域的知识识别是有缺陷的。

RAG 大模型

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

首先看看单代理模式和多代理模式有什么区别：在一个提示中包含多个任务的情况下，单代理模式会让一个机器人完成所有任务，而多代理模式则可以将任务分配给多个机器人去完成。

多代理模式大模型

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

第一部分基础概念1.机器学习场景类别2.机器学习类型(LLM相关)3.深度学习的兴起4.基础模型第二部分应用挑战1.问题定义与基本思路2.基本流程与相关技术1）Tokenization与Embbeding2

prompt 大模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

OpenAI提到6条大的原则，分别是： 1.

提示词 prompt

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

然而，对于自然语言处理任务，通常很难定义和测量奖励函数，特别是当涉及到人类价值和偏好的复杂任务时。

大模型训练

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

这里有一个形象的例子来解释，有两个小学生小明和小花，他们得到一个相同的任务就是学习区分狗和猫，小明是个急性子，他希望赶紧把任务完成然后就可以玩，所以，他学习方法简单直接，重点放在了猫和狗的差异特征上

LLM

Stable Diffusion

回来啦｜ Stable Diffusion 图片背景完美替换

nbsp;模型，然后勾选回送蒙版，最后点击生成，获取蒙版图片四蒙版重绘有了主体的蒙版图之后，我们就可以进行图生图重绘了打开图生图菜单，选择上传重绘蒙版，将原图和蒙版图分别推拽到上传区域中

Stable Diffusion 文生图

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

02 — 发展人工智能就是一个新的、不断进化的基础设施，可以让你以更好的方式解决新类别的问题或解决旧类别的问题。

大模型

Comfyui一键更换人物背景！饭来了快张口！

通过模型放大，旁边这个是你选择模型的区域，大模型建议选择真实类。

换背景绘画

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

带OCR的扫描文档：这种类似有点特殊，在扫描文档后，使用光学字符识别(OCR)软件识别文件中每个图像中的文本，将其转换为可搜索和可编辑的文本

大语言模型 python

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