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RVC和SVC声音模型难找？推荐这个网站

以下是以自己方式制作的思维导图，供学习参考 AI声音模型训练总流程 AI数据集筛选流程二、SVC和RVC声音模型网站推荐声音模型工坊 http

声音克隆数字人

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

自用要花钱，加盟费也低，周康决定去数字人的总公司考察看看，“五层楼，上百个员工办公，宣讲会现场他们称要在全中国打造上亿个数字人分身，早入局早赚钱。”

数字人

cursor+coze智能体，一行代码没写，我撸了个小程序

这点小事难不倒我，说干就干，咱今天就结合cursor +coze 智能体完成一个明星吐槽的微信小程序吧。

cursor+coze 智能体

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲

so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理

音乐

将任意文本转换为知识图谱

这些信息通常存储在图形数据库中并可视化为图形结构，从而产生了知识“图形”一词。

知识图谱转换文本

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

作为 ControlNet，它会对参考图进行分块，并识别出区块内的对象。

StableDiffusion 文生图

0基础！动手部署Qwen1.5-MoE模型！能力如何？API接入fastgpt等任何应用！喂饭到嘴教程，附模型下载！

后面教育组AI落地，会考虑用它做实践！

Qwen1.5-MoE 大模型下载

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

当然也不是硬套，一边套一边思考：为什么要这样写？

AI写作 GPT

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

但这里我们不用太纠结下标的问题，只需要记住在对应的response token位置，会产生相应的即时奖励和总收益即可。

PPO 大模型源码解读

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

事实上，经过这段时间对AI-Agents的深度理解，以及对Lilian Weng定义的AI-Agents结构框架的研究思考，为了让更多人理解Agents的可能性（因为Lilian Weng

开源模型

深度好文，Agent盛行前传

第五是概括能力（generalisation），概括能力通常是指可以整理总结过去的成功经验并且应用在新的场景上，而由于世界里状态的多变和复杂，对概括能力的需求一直巨大，比如一只以水果为主要食物的动物也许每天都会碰到一棵新的树

Agent 大模型

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

为了帮助机器学习研究者更快理解 LLM 领域的当前现状并提升他们的生产力，来自伦敦大学学院等多家机构的研究团队不畏繁琐，系统性地总结了 LLM 领域的艰难挑战和成功应用。

开源模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

这个问题很大程度上是因为召回相关性不够或者是召回数量太少导致的，从扩大召回这个角度思考，借鉴推荐系统做法，引入粗排或重排的步骤来改进效果。

大模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展，这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起，它们遇到了各种障碍

RAG 大模型

SD入门教程三：采样器及参数调整

这篇我们结合文生图模块下的采样器和各种参数对于生成图片的细节做一些讲解，每一个参数都有自己对应的含义，也会对生成的图有一定的影响。

SD 入门教程

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