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最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

Embedding长短内容当我们在嵌入内容（也就是embedding）时，我们可以根据内容是短（如句子）还是长（如段落或整个文档）来预测不同的行为。

RAG 大模型

详解 Diffusion (扩散) 模型

在训练模型来预测每个时间步的噪声后，该模型将能够从高斯噪声输入生成高分辨率图像。

Diffusion 开源模型

一张照片秒生不同风格图像！小红书InstantID来了！

· · 兼容性：InstantID与流行的预训练模型如SD1.5和SDXL兼容，这使得它能够无缝地适应不同的图像生成环境。

InstantID 文生图

Falcon 180B 开源影响了谁？

从官方发布的测评结果来看，Falcon 180B 在自然语言任务上的表现优异。

大模型

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

数学之王”丘成桐：顶尖的数学家不会被替代，两个月后，ChatGPT证明数学定理》对于机器来讲，机器学习算法通过大量的数据和计算，学习到数据中的规律和模式，并将这些规律和模式应用到新的数据中，从而实现预测和决策等功能

prompt

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

这种机制使得解码器能够基于已生成的序列内容来预测下一个符号。

Transformer 大模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

为了回答这两个问题，本文作者首先选择了当前主流的两个多模态模型GPT4-Vision，LLaVA ，然后手动标注了数据集和RAG系统测试集，接着作者构建了一个多模态RAG系统（两种配置），将文本和图像结合到一块

大模型研究

大模型应用的10种架构模式

这极大地简化了面向复杂领域的训练和测试工作流程。

大模型架构

ComfyUI官方使用手册【官网直译+关键补充】

7.调节（合并）节点调节（合并）节点（Conditioning (Combine) node）可以通过平均扩散模型的预测噪声来合并多个调节。

文生图图生图 comfyui

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

扩散模型通过一个数学上的可靠框架，利用 U-Net 技术将噪声转化为图像，这一过程中，U-Net 通过预测和减少每步的噪声来帮助这一转换。

sora 论文

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

我们认为EmotionPrompt预示着探索人类与法学硕士互动的跨学科知识的新途径。

Prompt 大模型情感激励

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

值得关注的是，目前，M3E 模型中使用的数据集、训练脚本、训练好的模型、评测数据集以及评测脚本都已开源，用户可以自由地访问和使用相关资源。

GPT

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

特定领域知识图谱融合方案：学以致用-问题匹配鲁棒性评测比赛验证【四】： · 效果预览： · 性能对比：

开源模型

Stable Diffusion

OpenAI救了Stable Diffusion！开源Dall·E3同款解码器，来自Ilya宋飏等

论文提出两种训练方法，一种是基于一致性蒸馏，利用预训练的扩散模型生成相邻数据对，通过最小化模型输出之间的差异，来训练一致性模型。

SD 文生图 DALLE

20%杨幂+80%霉霉=？这款“人脸拼接”的AI应用还能这么玩

兼容预训练模型：InstantID作为一个插件，可以无缝集成到流行的预训练文本到图像扩散模型中，如SD1.5和SDXL，而不需要额外的微调。

InstantID 文生图

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