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微信搜狗爬虫WechatSogou - 从微信公众号获取文章的利器

引言在当今信息爆炸的时代，微信公众号成为了人们获取资讯和知识的重要来源之一。

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RAG 2.0，终于把RAG做对了！

立足于数据如您所知或未知，所有独立的大规模语言模型（LLMs），以ChatGPT等突出示例为代表，都有知识截止日期。

RAG 大语言模型

ChatGPT写论文指令全集

整合与分析：总结文献中的关键观点，识别研究领域的空白和争议点。

ChatGPT 写作

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

，简写为 NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言（Structured Query Language，简写为 SQL），因此 Text2SQL 也可以被简写为 NL2SQL。

Text2SQL RLHF

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

训练时常用的Dropout 操作有助于模型收敛得更稳定，故通过删除个别不重要的层来减少模型参数，加速推理是完全可行的。

BERT 语言模型

FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC

我们看下官网给出流行歌曲的例子进行分析，首先听起来整体上是比较接近的，但是经过压缩后还原的音频，伴奏和人声混在了一起，没有一轨一轨清晰的感觉，有点像混音没有做好。

TSAC 音频工具

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

个人建议有时间还是要研究一遍视频，特别是其中的例子，值得反复推敲。

prompt 大模型

AI自动生成视频全流程干货

今天分享的是最近Get到的一个新技能，本来想给公司用AI制作视频的，然后参加了一个培训，学完了，但是我发现AI将文字生成视频的本质还是将现有的视频库的内容进行重组，并不能满足我们这个行业的要求，但是针对特定的一些

AI 视频

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

最近，因为需要对一些SD流程进行自动化和批量处理，我开始学习并使用ComfyUI。

ComfyUI 故障应对

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

传统做法是固化召回，粗排，精排等环节，形成标准的推荐系统处理流程，虽然有利于行业内交流沟通，但这样的方式，在实际生产环境下往往难以快速应对差异化的需求且人为导致模块的割裂及维护的困难，而笔者曾开源了一个

Query Pipeline 大模型

做大模型需要的环境设置

config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 这个命令是为了移除之前

开发环境

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

今天对百川的RAG方法进行解读，百川智能具有深厚的搜索背景，来看看他们是怎么爬RAG的坑的吧～总的来说，百川通过长上下文模型(192k)+搜索增强结合的方法来解决知识更新，降低模型幻觉的问题，使得其在

RAG 大模型

使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

就好像开汽车时，手动挡和自动挡的区别。

文生图 ComfyUI

社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

；GPTs会进一步多轮询问细节，也可到配置中自己手动修改；豆包最为直接，一步生成无需修改（主要是也没有改的地方）（为对齐豆包没有配置功能，GLMs和GPTs的智能体配置自动生成后不做修改；由于豆包限制无法上传知识库

GPT-4 大模型

当ChatGLM3能用搜索引擎时

随着AIGC的发展，传统的网络搜索模式也在接受这前所未有的挑战，首当其冲的就是各大搜索引擎，比如bing在自家浏览器中搭载了chatgpt，能够根据搜索的内容进行整合，并生成逻辑清晰，而且相对准确的信息

大模型应用大模型 ChatGLM

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