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忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

它呼吁我们超越传统框架，重新构想“搜索”的织锦。

RAG-Fusion 检索增强

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

将元节点与文本节点相连接，这时元节点就变成了正向提示词的输入框。

开源模型

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

然后我们继续来到 ControlNet 中选择 Canny，同样上传我们的底图，启用 ControlNet，然后再把我们的底图上传到 animatediff 插件如图红框的位子，作为我们动画的最后一帧

Animatediff 文生图

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

ensp; 在 4 月 12 日提交的一篇论文中，来自 Meta、南加州大学、CMU、UCSD 等公司、机构引入了 MEGALODON，一种用于高效序列建模的神经架构

Meta 长文本大模型

SD入门教程三：采样器及参数调整

多选下拉框：单选多选提示词模板； 7.

SD 入门教程

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

RAG记忆 RAG现在也是很火的一种LLM应用技术框架，是指通过信息检索的方式辅助文本生成，可以为LLM提供最新的知识更新。

Agent 大语言模型

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

为了实现大模型的高效训练和推理，有的是从模型底层下手，比如直接改变底层模型架构，将原来的Transformer架构改成近期新出的基于状态空间模型（SSM）的mamba架构；有的是在预训练微调方法上下手，

MoE 大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

值得注意的是这么一大段 response 是模型一次交互生成的，而不像一些其它框架中会把计划，审视，动作生成等通过多轮模型交互来生成。

大模型

【工具书】文生图Midjourney最全prompt提示词分类对照表

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提示词 prompt 文生图

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

仍然要优化算法和策略微调LLM策略的反馈部分的一个巨大成本是，需要在奖励模型上评估策略中生成的每一段文本（因为它的作用类似于标准RL框架中环境的一部分），为了避免大型模型的这些昂贵的前向传递，可以使用离线

大模型训练

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

模型的所有阶段都使用基于T5转换器的冻结文本编码器来提取文本嵌入，然后将其输入到通过交叉注意力和注意力池增强的UNet架构中。

大模型文生图

使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

将元节点与文本节点相连接，这时元节点就变成了正向提示词的输入框。

文生图 ComfyUI

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

虽然对象检测模型可以工作，但我选择使用分割模型，以便您可以尝试使用密集掩码或边界框。

文生图 SD

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

这里的prior模型是一个基于transformer decoder架构的扩散模型（下图中第一列），其采用CLIP text encoder来编码文本。

Kandinsky-3 文生图开源模型

Sora物理悖谬的几何解释

比如，我们可以在拓扑流形的局部构造光滑标架场，但是无法将其全局推广，全局推广的障碍就是纤维丛的示性类。

Sora 解释

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