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【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

初步研究调查要么微调视觉编码器以与预训练的 LLMs [118, 6, 67, 52, 39, 12, 45, 150, 75, 32, 139] 对齐，要么使用视觉-语言模型（vision-language model）将视觉输入转换为

多模态大模型 GPT-4V 文生图

详解 Diffusion (扩散) 模型

如果我们能逆转这个过程不是很好吗？

Diffusion 开源模型

Stable Diffusion

新手向，Stable Diffusion API 接口，在本地调用

, json=payload) r = response.json() print(r) 如果print出来的结果是一大长串乱码，说明请求成功，这些乱码其实就是图片文件，具体如何转码见下文

SD 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

模型载入节点将模型分成了模型，clip层，VAE，clip层会在关键词编码的时候使用，VAE会在图片编码解码（图片RGB空间与潜空间转换）时使用图片节点可以载入图片并转换到潜空间，或者创建新的潜空间空图片

文生图

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

因此，我转头去研究 ComfyUI 了。

大模型

ComfyUI的特性以及安装流程

要在实际提示中使用 () 字符，请使用 ( 或 \ 进行转义。

ComfyUI 文生图

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

每个人都被迷住了，搜索解决了，人类抛弃了 Google，转而使用 Bing，Google 很快就倒闭了！

开源模型

大模型检索增强生成RAG的优化

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强大模型

SEO知识点入门

当你发现搜索你的网站的时候，会出现两个网站，一个第WWW，一个你不带，你就知道什么叫做301跳转。

不出所料，字节个把月就整出了自己的manus,不用积分，无需会员，快来体验coze空间吧

所谓探索模式就是AI动态自主思考，意思就是你给任务，然后AI自由开发，他可以随意xjbd 我拿一个昨天的任务再跑一次具体任务是：帮我设计一个批量组织调整功能，主要场景包含部门合并，部门拆分，部门转移

manus 阿里

Baichuan-13B 保姆级微调范例

值得注意的是，尽管我们以文本分类任务为例，实际上，任何NLP任务，例如，命名实体识别，翻译，聊天对话等等，都可以通过加上合适的上下文，转换成一个对话问题，并针对我们的使用场景，设计出合适的数据集来微调Baichuan

开源模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切

换句话说，只有你找到了一个函数降低了在训练集上的误差，那么“学习”就必然会取得成功。

大模型泛化

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

ensp; 根据模型时间步长（model timesteps）而不是采样步骤（sampling steps）进行精炼器（Refiner）切换

Stable Diffusion 文生图大模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

但是进行模型训练之前需要先进行模型格式转换，将HF格式转换为Alpa格式的模型文件，具体请参考官方代码。

大模型

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

尤为独特的是，该模型能够精准捕捉文本中的情感信息，并将其巧妙地转化为富有情感色彩的语音，无论是欢快愉悦、悲伤难过，还是愤怒激昂、平静温和等情感，都能被细腻地呈现出来，让语音交互更具人性化和亲和力。

Westlake -Omni 语音

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