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为什么说AI现在还不行！

在工具范畴里，这次AI其实已经做的足够好，就是池子太小，如果就做这个会憋死所有人。

大模型

ComfyUI学习笔记：插件安装

ComfyUI是节点式编程的环境思路，安装后的默认启动示例，是一套生成图像所需的基础节点组合：上图包含加载模型、设置关键词、设置图像大小、选择采样器、VAE解码、保存图片。

comfyui 插件绘画

「语音识别的未来已来」——探索Distil-Whisper，轻量级AI的强大力量

专为英语设计的Distil-Whisper，在减小模型体积的同时，实现了处理速度的大幅跳跃，这在现有的AI语音识别技术中堪称一次创新的突破。

Distil-Whisper 语音识别

扣子更新图像流功能，字节版 ComfyUI 来了！

却不知道 ComfyUI，那就好比 Agent 相关的爱好者/从业者，却不知道特工宇宙一样，属于是落后版本了而就在 5 月 13 日晚，即 OpenAI 春季发布会前两个多小时

ComfyUI 图像流文生图

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

但是无论转换哪种声音，都需要至少采集30分钟-1小时的语音干声，这对于普通讲话很好采集，只需要到一个安静的场所，比如录音棚，录制一段语音即可。

声音 sovits

大模型微调数据选择和构造技巧

比如小红书上，query的意图识别里，美食，穿搭，旅游攻略类非常多，但是还有一些同学去搜大模型微调的数据技巧。

大模型微调

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

另外是一个小细节是SD 2.0提取的是text encoder倒数第二层的特征，而SD 1.x提取的是倒数第一层的特征。

Stable Diffusion 文生图

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后由 llm 根据模型自己的认知，做出回答。

大模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

内存占用少精度高精度损失 How：怎么进行模型量化模型量化就是建立一种浮点数据和定点数据间的映射关系，使得以较小的精度损失代价获得了较大的收益

大模型

7 个最近尝试过程中充满惊喜的Midjourney提示词

Christmas time. octane render — ar 16:9提示：瑞士小镇黄昏的夜光风景。

midjourney 画图提示词

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

效果，LangChain 引入了 ParentDocumentRetriever , 所谓 Parent Document Retriever 其实就是进一步在 Document 和 Chunk 的大小之间做

大模型 LangChain RAG

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

其次对符号进行说明，大模型中间隐藏层的参数维度为(B,L,D)，B为batch size大小，L为句子长度，D为embedding维度。

训练

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

有意思的现象出来了，这个神经网络在学习识别小狗后，让它识别之前学习过的小猫，它竟然识别不出来。

人工智能大模型

通往AGI之路：思维链提示过程

选项1：乘坐1000分钟的公共汽车，然后半小时的火车，最后10分钟的自行车骑行。

思维链提示词

中文常用停用词表下载

比如“的”、“了”、“在”这些词，它们就像是我们语言中的“小透明”。

训练停用词

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