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RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

它提供了与特定受众或专业领域真正产生共鸣所需的深度和定制性，确保生成的内容真实且信息灵通。

训练

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

而MoveNet则比较与众不同，它是一个bottom-up的模型，这种范式一般用在多人姿态估计中，而更特别的是，MoveNet是一个bottom-up的单人姿态估计模型。

MoveNet-SinglePose Google 模型

我为什么不看好大模型行业

这种企业已经不是以人力资本为中心的互联网企业了，成本结构跟互联网公司非常不一样。

大模型

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

创建任何形式的文本或内容 Prompt：“主题：如何有说服力地写作听众：企业高管格式：[PPT/Word/Excel……] 演讲语气：教育和鼓舞人心目标：激发听众有效写作附加说明：演讲应在

prompt 提示词

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

· 参数符号之间的分歧：当不同的模型建议对同一参数进行相反的调整时，就会发生冲突。

MoE 专家混合模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

AI代理的发展阶段 Symbolic Agents 符号代理早期人工智能研究主要采用符号AI方法，依赖于符号逻辑来实现知识的表示和推理。

大模型

如何用人工智能提升打工人的文案能力

适应XX：针对不同的受众或目的修改文本。

提示词

ComfyUI安装及生成第一张图

单击型号名称可显示可用型号的列表。

ComfyUI 文生图

阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL，持续推动中国大模型生态建设

Qwen-VL以Qwen-7B为基座语言模型，在模型架构上引入视觉编码器，使得模型支持视觉信号输入，并通过设计训练过程，让模型具备对视觉信号的细粒度感知和理解能力

大模型

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

这项测试从如下四个维度进行了展开： § 符号映射：使用随机符号替换分类标签，评估模型推理和泛化能力，避免过度拟合。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion使用Roop插件一键换脸教程

面部编号在原图有「两张脸及以上」时使用。

StableDiffusion Roop插件 AI换脸

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

例如：Meta 开发并公开发布的 Llama 2 系列大型语言模型 (LLM)，这是一组经过预训练和微调的生成文本模型，参数规模从 70 亿(7b)

开源模型

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

你对优秀的承诺使你与众不同。

Prompt 大模型

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

而fMRI这项技术的本质是测量血氧水平依赖（BOLD）信号，并且在每隔几秒钟的时间里捕捉大脑活动的快照。

stablediffusion

大规模训练系列之技术挑战

如 ResNeXt WSL (8 亿参数)、GPipe (6 亿参数)，Google 也通过 EfficientNet-L2 (4.8 亿参数)与未公开的 JFT-300M 数据集刷新了 ImageNet

开源模型

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