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Stable Diffusion

Stable Diffusion API

它具有大量功能，例如图像修复、图像扩展、调整大小、放大、变化等等。

文生图 SD

Stable Diffusion

Stable Diffusion由入门到精通

两个大的文本框就跟用户息息相关：提示词Prompt和反向提示词Negative prompt。

prompt 文生图

Learn Prompting-基础篇

人工智能也可用于分析大量数据，其所花时间远低于人类。

prompt

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

机器学习基础：学习机器学习的基本概念、算法和模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

大模型学习

谈Agent构建平台的设计

从平台产品面向的客户角度可以分为三类： · 2Dev：面向开发者 · 2Pro：面向产品经理、以及主业并非程序开发的领域专家等 · 2User：面向终端用户，可能是C

Agent 构建

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

自解码器利用高效自注意力（efficient self-attention）机制来获取键值（KV）缓存：接收输入序列的嵌入表示，并使用高效自注意力来生成中间向量表示；使用因果掩码（causal

Decoder-Decoder YOCO 架构

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

作为计算机视觉中尤为重要的一个研究方向，图像分割在近几年一直倍受业界关注。

开源模型

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

比如典型的Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的

GPT

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

Negative prompt（反向提示词）：用文字描述你不希望在图像中出现的东西。

文生图

主流网络爬虫蜘蛛详解

我们力求不给网站带来不合理的负担，我们将根据服务器容量，网站质量和网站更新等综合因素进行调整。

爬虫蜘蛛详解

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

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）向量数据库

prompt 大模型

AIGC大模型，潮水褪去之后

向量数据库+大模型是当前最佳的实践，所以前一阵子一堆做向量数据库的公司融了比较多钱。

大模型

Stable Diffusion

【Stable Diffusion】SD迎来动画革命，AnimateDiff快速出图

参数可以按照正常出图的思路设置，尺寸512x512，根据电脑配置量力而行。

文生图开源模型

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

通过操作性定义，研究者将这些稳定的特质转化为可以观察和量化的行为数据或问卷得分1。

大语音模型

从第一性原理看大模型Agent技术

Ranedeer-AI-Tutor 1.2 Prompt外挂仅凭Prompt工程根本无法满足人们日益增长的大模型需要，鉴于大模型本身的诸多缺陷，如不能及时更新知识，上下文有限等等，人们开始给大模型加入插件，如引入向量数据库

大模型 agent

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