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Stable Diffusion

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

其二，相比扩散模型可能需要几百甚至上千次迭代，一致性模型只需要一两步就能搞定多种图像任务—— 包括上色、去噪、超分等，都可以在几步之内搞定，而不需要对这些任务进行明确训练。

SD 文生图 DALLE

Stable Diffusion

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

Midjourney就不必说了，人物的高度一致性一直得不到很好的解决。

文生图

6.2K Star！MIT出品的多语言语音合成神器，CPU实时推理吊打商业软件！

VITS系列本身就是目前最先进的端到端TTS架构，生成质量和推理速度都很优秀。

MeloTTS 语音工具

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

我们总是期望它能准确理解我们的意图，却时常发现其回答或创作并非百分之百贴合我们的期待。

提示词 prompt

Embedding开源模型重磅玩家：北京智源人工智能研究院最新Embedding模型发布！登顶MTEB，免费商用授权！

其中英文数据集维Pile、维基百科和msmarco，而中文数据集则来自于wudao。

开源模型

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

我们再来一个比较实验性的设定，比如：假设代理1用的是擅长处理文本的模型，而代理2用的是擅长调用插件的模型（由于模型准确率还达不到百分百，有时候它并不能正确地执行用户的命令，所以我们假设有针对这方面的专门训练以提高执行率

多代理模式大模型

15种ChatGPT高频用法

语言学习资源推荐、学习计划制定、学习方法指导、练习活动建议、解答疑问、鼓励和激励、跟踪进度、文化了解 4.

大模型效率

大模型实践总结

目前使用Huggingface Transformers和DeepSpeed进行通过数据并行进行训练（pretrain），单卡可以跑三百亿参数（启用ZeRO-2或ZeRO-3），如OPT-30B，具体训练教程参考官方样例

大模型训练

造梦师手记：华夏之美，SDXL时代的第一个国风模型和汉服LoRA

和SD1.5版的汉服LoRA相比，SDXL版的汉服LoRA最大的特点，是清晰度大大提升，尤其是基本不会出现过拟合等情况，背景也更加丰富（新的XL模型素材更充实了）。

文生图

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

该数据集主要由过滤后的 Common Crawl 以及一些书籍、网络文本和维基百科构成； · 使用了 BPE tokenizer（与 GPT-2 相同）； · 2048 上下文长度

Transformer

OpenAI 开源语音识别 Whisper 的使用体验怎么样？

这款工具具有很高的速度，能够在批量处理中大幅提高生产效率。

生成式AI

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

相对于full finetuning，使用LaRA显著提升了训练的速度。

大模型

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

背景：ChatGPT - 或许是2022年末开始至今最热的新词之一，这个词汇如热浪一般席卷大街小巷，充斥朋友圈和各大网站，它的爆火程度简直让人瞠目结舌。

大模型

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

虽然模型的对齐至关重要，但目前的评估方法往往存在局限性，这也让开发者往往困惑：大模型对齐程度如何？

Auto-J 大模型

聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

经过大量的实践，我总结了各种提示词的技巧让你通过多个维度从 PDF 中提取有价值的见解。

GPT-4 工作

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