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解读OpenAI Sora文生视频技术原理

自适应层归一化效果最好。

sora

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

在国产化适配上，结合自研的推理工具，面壁可以做到“量化不掉点”，进一步降低大模型成本。

Grok-1 开源模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

在这种方法中，预训练模型的所有层和参数都会被更新和优化，以适应目标任务的需求。

微调大模型

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

如果大模型能够像人一样长时间对话并记住之前的内容，那么我们将拥有更广泛的应用可能性，让AI能够做更多事情。

大模型 llm框架

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

A (Act)处理：对总结检查的结果进行处理，对成功的经验加以肯定，并予以标准化；对于失败的教训也要总结，引起重视。

大模型

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

通义千问

聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

) 我用 “Research By Vector” 这个 ChatGPT 插件找了一篇关于 GPT 的学术论文 (40页)，用 “AskYourPDF” 插件摘要如下：该 PDF 内容相当广泛，

GPT-4 工作

提示词框架：Markdown结构法

广泛支持：许多网站（如GitHub、Reddit）和编辑器（如VSCode、Atom）都支持Markdown。

prompt 提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

有人说，大模型相当于素颜，小模型相当于化妆，在某种程度上的确可以这么理解。

文生图

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

另外，还有限制条件： · 商品名主要是中文 · 只能在内网使用 · 没有性能强大（更别提GPU）的服务器思路首先想到的是微调一个4bit量化的中文LLM，来实现输入商品名

embedding 大数据分类

AI提示设计技巧剖析 - 29个动词助你获取更好文本生成

“调整语言风格”也是一个重要类别，有“正式化”、“非正式化”等词。

提示词文本

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

它们更多的时候是作为上下游技术关系，例如要进行本地知识库的定制化问答，最好的方法就是借助提示工程进行数据标注，然后再利用标注好的数据进行微调。

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

这个是根据下面这张图转的真人风格，谁还不会过来打屁股聊会正题首先了解一下controlnet能干什么，就是控制，可以用调色来比喻，无论是图片调色还是视频调色都要用到很多工具，白平衡校准，色温，色相饱和度，亮度，蒙版降噪，锐化，

Stable Diffusion 文生图 controlnet

ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

图片来自：Canva如果 ChatGPT 也以白板的方式和我们互动，会产生什么奇妙的化学反应？

ChatGPT 聊天

深度解读｜做出海必看的一份产品报告

，基于团队的激活指标可以前置优先，这里除了产品直接体验，还蕴含了更丰富的协作体验和推荐度信息 4.转化：开发者和稍大的团队依然是硬骨头，销售团队的跟进还是显著提升了转化率 5.规模化：优秀的 PLG

工作

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