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RAG 2.0，终于把RAG做对了！

用更专业的术语来说，这意味着在反向传播过程中，用于训练这些模型的算法，梯度不仅通过整个LLM传播，还通过检索器传播，以便整个系统作为一个整体，从训练数据中学习。

RAG 大语言模型

GitHub本月榜单：一个数字人技术的“非官方”实现

社交媒体内容：商家可以利用AnimateAnyone制作易于在社交媒体上传播的动画内容，如用户评价、产品使用教程等，以增加品牌的社会化媒体曝光。

AnimateAnyone 人工智能

实现聊天机器人打字机形式输出内容：SSE原理介绍及Post实现方式

比如显示当前网站在线的实时人数，法币汇率显示当前实时汇率，电商大促的实时成交额等等 3、SSE使用场景在web端消息推送功能中，由于传统的HTTP协议是由客户端主动发起请求，服务端才会响应

大模型

喂饭级 AI’MWISE 启动器安装教程

附录由于window、mac、Linux等不同平台不同显卡对程序的兼容性不同，可能会出现一些依赖或者子程序没有安装成功，我们会定期统计以及修复，如果遇到问题可以在以下的表格和文章寻找答案，以及上传你遇到的问题

文生图

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

LCM和传统的SD漫长的时间相比，可以算实时生成了！

LCM/LCM-LoRA 文生图

最佳开源文生图大模型可图：安装与批量出图的完整教程

clone https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors weights/Kolors 下载之后的权重在Kolors目录下，weghts目录，这个命令行可以断点续传，

可图 kolors

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

InteRecAgent使得传统的基于ID的矩阵分解等推荐系统能够通过集成LLM而具有自然语言交互界面。

大语言模型推荐

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

最近一篇广为流传的论文，就是关于模型从索引的开头和结尾比从中间进行信息理解表现要好得多：Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

大语言模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]AnimateDiff ：最稳定的文本生成视频插件

与传统的SD模型训练方式不同，AnimateDiff通过大量短视频的训练来提高图像之间的连续性，使得生成的每一张图像都能经过AnimateDiff微调，最终拼接成高质量短视频。

AnimateDiff 视频训练

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

三个模型 1）base 模型 2）refine 模型 3）lora 模型 2.输入正\负向提示词 3.选择 Contronet 图片点击选择文件上传即可

大模型

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

因为相比传统的关系数据库，它能给予与模型上下文更相关的响应（如下图所示）。

开源模型

80多个罕见的论文prompt，让你起飞！

您能否建议一个逻辑流程和潜在的章节标题，特别是当我的目标是涵盖[特定元素，例如“量子纠缠和隐形传态”]等方面时？

prompt 提示词论文

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜背景替换只需要两分钟！

打开Stable Diffusion，点击顶部栏的“Inpaint Anything”，然后上传一张图片，选择一个“Segment Anything”的模型。

SD 背景文生图

AI绘画：InstantID 一键运行包和在线Colab脚本！

接下来上传一张姿态照片（非必须）。

InstantID 文生图

大规模训练系列之技术挑战

从图中可以分析出一些有趣的信息：第一，可以发现，模型训练对显存的占用可以分为两部分：一部分是模型 forward 时保存下来的临时变量，这部分显存会在反向传播时会逐渐释放掉，这部分一般被称为 Activations

开源模型

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