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十大开源语音识别项目

· 项目链接：https://github.com/facebookresearch/fairseq/blob/main/examples/mms/README.md · 参考信息

语音识别开源项目

阿里巴巴语音实验室发布开源语音处理框架ClearerVoice-Studio，支持语音增强、分离、目标说话人提取

.03 实用性与灵活性：从测试到应用的全面胜利 ClearerVoice-Studio 的实力不仅体现在模型的理论性能上，更通过大量实测和实际应用验证了其价值。

ClearerVoice-Studio 语音

如何看待大型语言模型的Prompt

请参考以下示例提示：“rewrite the following poem in the style of Shakespeare: …my poem…” - “rewrite this in the

prompt 大语言模型

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

要了解这是如何工作的，请考虑两个数字的列表。

Embedding 向量

一个让GPT重复自问自答的Prompt

至少需要反思三次，以确保充分考虑了各种要素。

prompt

300天里，我帮你踩遍了AIGC创业的各种坑

要做到这点并不简单，你需要投入清洗数据，做好标签，租用算力，反复调试。

AIGC 创业

大模型微调数据选择和构造技巧

大家都有个直观的答案，就是去重，那我们再考虑模型上数据的迭代呢？

大模型微调

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

LeCun认为，未来的人工智能对话系统将在将答案转换为文本之前对其答案进行思考和规划。

AGI 大语言模型观点

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

再告诉它主题和要求，才能保证 AI 准确进行生成 ▲百度-文心一言 ▲讯飞－讯飞星火当然相比新华妙笔，生成的内容缺少排版，也没有专门的 AI 校错，可能生成的内容存在纰漏等等只能说算是一个参考，

新华妙笔写作

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

从定性比较的结果来看，SV3D生成的多视角试图，细节更丰富，更接近与原始输入图像。

sv3d 建模

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

使用以下 prompt 发给 AnythingLLM 让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：第一步，提取文档的元数据（阅读文章内容后给文章打上标签

Ollama AnythingLLM 阅读

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

我分享几个我们经常会用到的： · 想使用快速、新颖且质量不错的算法，可以尝试 DPM++ 2M Karras，设置 20~30 步； · 想要高质量的图像，那么可以考虑使用 DPM

AI图片

Cursor 0.50 版本：一场惊艳的编程体验升级之旅

· 在 Postgres 代码库测试中，编辑速度提升近一倍。

Cursor 0.50 大模型

ChatGPT Prompt提示词学习手册（提示词万能公式），建议收藏！

考虑到它理解和回应自然语言输入的能力，ChatGPT具有广泛的潜在应用。

ChatGPT Prompt

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

ZEPHYR-7B模型以7B参数在聊天基准测试中创立了新标准，无需人工注释，且在MT-Bench测试中超过了之前的模型。

小型语言模型 Zephyr-7B

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