首页
Ai 资讯
Ai 知识库
创作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
Ai术语
Ai提示词
Ai创意图
Ai工具
Ai视频
VIP专区
VIP专区
登录
AI魔法学院客服
最新
排序
收藏
全部
七天内
一个月内
选择分类
全部
写作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
其他
AI工具
VIP视频
推荐阅读
换一批
· 中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型
· Ollama还是vLLM?深度解析四大顶级LLM服务框架:性能、特性与技术选型指南
· 不会PS也能做神图?豆包AI绘画全解析,让你的创意秒变艺术品!
· 一个完整Prompt让ChatGPT自动生成短视频制作脚本
· 几款开源的OCR识别项目,收藏备用
· 如何保证每次画出的都同一张人脸:Stable Diffusion的Reference only教程
· 铁锅炖blender+ComfyUI配置,更改模型地址
· 深入探讨:Agent全自动写作长篇小说技术原理解析
· Midjourney AI 绘画美女提示词分享一
· Midjourney AI绘画美女提示词分享三
热门标签
Stable Diffusion
stable diffusion
Midjourney
midjourney
ComfyUI
comfyui
ChatGPT
chatgpt
大模型
数字人
开源
人工智能
Sora
文心一言
天工
零一万物
知海图
星火
文心一格
混元
通义千问
盘古
言犀
ChatGLM
Github
微软
热门标签
免费
教程
插件
免费
教程
插件
免费
教程
插件
文章列表
LLM
2023年LLM如何入门?请看这篇综述!
A:自从图灵测试在1950年代提出以来,人类一
直
在探索如何让机器掌握语言智能。
大模型
一旦参透「第一性原理」,便洞悉所有事的本质
识别和质疑现有假设不仅能帮助你在专业
领
域
内获得新的洞察,而且在日常生活中也能帮助你做出更明智的决定。
第一性原理
大模型
开源
来个优秀的开源人脸识别项目!
生物识别技术在安全、金融、医疗、安防等
领
域
具有广泛的应用前景,随着技术的不断发展和市场需求的日益增长,生物识别技术将发挥越来越重要的作用。
人脸识别
开源项目
LLM
【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程
专业知识不足:当我们需要一个专业
领
域
的 LLM 时,预训练模型中的知识就尤为重要。
大模型
训练
RAG
RAG从入门到精通-RAG简介
3.LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法
直
接查询或编辑其中的知识图谱。
rag
大模型
ChatGPT
如何使用ChatGPT写论文
它会不停给你优化建议,
直
至修改到你满意为止。
ChatGPT
写作
Stable Diffusion
这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由
下载渠道:一个是HuggingFace(https://huggingface.co/),它是一个允许用户共享AI学习模型和数据集的平台,包含的内容非常广,不仅有AI绘画,也包括很多其他AI
领
域
的内容,
AI图片
Sora
解读OpenAI Sora文生视频技术原理
恰好可以借着 OpenAI 技术综述来提纲挈
领
,一起梳理一下,为什么笔者觉得这是又一史诗级的更新。
sora
ChatGPT
ChatGPT羊驼家族全沦陷!CMU博士击破LLM护栏,人类毁灭计划脱口而出
结合梯度和贪婪搜索在实践中,团队找到了一种简单
直
接且表现更好的方法——「贪婪坐标梯度」(Greedy Coordinate Gradient,GCG)」也就是,通过利用token级的梯度来识别一组可能的单
开源模型
ChatGPT
如何用ChatGPT创建阅读10W+爆款文章标题
运用你在这一
领
域
的专业知识,协助制定引人注目且点击率高的文章标题。
GPT-4
baichuan2 有什么好的 深挖论文中涉及的知识点
近年来,大语言模型
领
域
取得了令人瞩目的进步。
大模型
2024年傅盛开年AI大课演讲内容PPT
他是一位在科技
领
域
有着卓越贡献的
领
导者。
猎豹
AI
演讲
大模型
大模型量化:什么是模型量化,如何进行模型量化
为什么需要模型量化 随着深度学习(Deep Learning)的发现,其在计算机视觉(Computer Vision, CV)和自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)等
领
域
都取得了巨大的成功
大模型
所有生命分子一夜皆可AI预测!AlphaFold 3改变人类对生命的理解,全球科学家都能免费使用
这次的最大创新之一,是用上了AI绘画上常见的去噪扩散模型,
直
接生成每个原子的3D坐标。
AlphaFold
3
蛋白
预测
微调
大语言模型微调:定制自己的微调数据集
以下是构建高质量微调数据集的一些考虑因素:数据来源:选择合适的数据来源非常关键,可以通过从相关
领
域
中抓取或收集适当
领
域
的数据来收集数据。
大模型
<
...
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
...
>
1
2
4
5
6
7
8
9
100