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一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

这种结合使得RAG模型在处理复杂的查询和生成信息丰富的回答方面非常有效。

rag 检索增强

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

「2、模型选择」：在从头开始训练模型和修改现有模型之间做出选择。

大模型微调

深度｜万字访谈！Open AI Sora作者，亲自揭秘Sora原理，Sora能带我们通往AGI吗？

这种技术还允许我们修改视频的输入，例如可以将一个视频重新创作成像素艺术风格，或者将其背景设置在带有彩虹之路的太空中，甚至改变其主题为中世纪风格。

Sora 原理

大规模训练系列之技术挑战

数据并行通过修改 Sampler 切分输入，每张卡只需要处理一部分数据；模型并行通过修改层内的计算方式，将单层的计算负载和显存负载切分到多张卡上；流水并行则是将不同的层放到不同的卡上，进而将计算负载和显存负载切分至多张卡上

开源模型

AnimateDiff 生成补间动画

借助 Controlnet Tile，你可以：修正图像细节纹理变化图像放大 - 生成图像，再使用Tile修正细节

文生图 AnimateDiff

入坑必看：comfyui界面与基础操作

节点自定义：在节点上单击右键，可以修改节点的颜色和标题，以区分不同用途的节点。

comfyui 文生图

深入探讨：Agent全自动写作长篇小说技术原理解析

「gpt-author」的核心思想其实并不复杂。

Agent

深入探讨GPTs和AI Assistant

当 AI 得到答案，会在对话（Thread）的消息列表中加入角色（*role="assistant"*）的一个回复。

GPTs AI Assistant

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

与上下文学习相关的是硬提示调整（hard prompt tuning）的概念，我们修改输入以希望改进输出，如下图所示。

大模型训练

真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

亚伯拉罕·林肯多久修剪一次脚趾甲？

中文评测大模型

RAG从入门到精通-RAG简介

这样,LLM就能够充分利用外部知识库的信息,而不需要修改自身的参数。

rag 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 常用LoRA模型推荐

Orangemix（同NAI） LoRA强度：1 采样器：DPM++ 2M Karras 采样步数：20 CFG：7 负面embedding：EasyNegative、badhandv4 推荐使用高清修复

文生图 SD

深度好文，Agent盛行前传

and learning），在agent角度，知识分为与生俱来的知识和后期学习的知识，与生俱来的知识需要在训练前就嵌入agent体内，为了应对最紧急的需求，比如躲避危险；后期学习的知识更多的是为了适应未来复杂的

Agent 大模型

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

使用工具代理通过学会调用外部API来获取模型权重（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，包括当前信息，代码执行能力，访问专有信息源等。

Agent

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

一键上传视频即可快速翻译成多语种版本，并实现字幕修复与翻译、语音翻译、唇音同步等功能。

MaskGCT 声音克隆

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