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中文通用大模型评测基准发布，全方位解析评价维度，助你选出最优秀的模型！

包括但不限于：这些模型不同任务的效果情况、相较于国际上的代表性模型做到了什么程度、这些模型与人类的效果对比如何？

大模型训练中文

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

需要指出的是，在测试过程中发现： 1.并不是所有底模，都可以跟Reference only契合得很好，个别模型在成像过程中，有时候会出现色彩走样。

文生图

Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力

Flowith 是一款基于 GPT 的 AI 生产力工具，它采用独特的节点式交互方式，使用户能够以多线程和发散式的思维与 AI 进行互动。

Flowith GPT 生产力工具

【重磅推荐】PaddleOCR：超越人眼识别率的AI文字识别神器！

其核心算法经过优化，可高效处理多种字体、字号、字形的文字图像，准确率高达99%以上。

PaddleOCR 文字识别

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

然而群众讨论热情丝毫不减，就在今天，一篇论文被预印在arXiv上，题目十分直白：How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?

大模型

Stable Diffusion

Meta发布业界最强文生图模型CM3Leon，实力碾压Stable Diffusion、Midjourney

即使在仅由30亿个文本标记组成的数据集上进行训练，CM3Leon的零样本性能也优于在更广泛的数据集上训练的更大模型。

文生图

Langchain的一些问题和替代选择

凭借其高级的API可以简化将llm集成到各种应用程序中的过程。

大模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

LLM 的潜力不仅仅是生成写得很好的副本、故事、散文和程序；它可以被框架为一个强大的一般问题解决者。

GPT-4

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

在当今数字化与智能化浪潮汹涌的时代，人工智能技术不断取得突破性进展，多模态模型作为其中的前沿领域，正日益成为研究和应用的热点。

OmniVision -968M 多模态模型

Learn Prompting-基础篇

如果你已经有提示工程或人工智能的基础知识，可以跳到下一篇文章。

prompt

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

传统做法是固化召回，粗排，精排等环节，形成标准的推荐系统处理流程，虽然有利于行业内交流沟通，但这样的方式，在实际生产环境下往往难以快速应对差异化的需求且人为导致模块的割裂及维护的困难，而笔者曾开源了一个

Query Pipeline 大模型

AI打破设计界限：一文教你免费打造专属Logo！

步骤三：添加颜色和文字点击“Add some colors to the logo”按钮。

文生图

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

谷歌之后，Meta 也来卷无限长上下文。

Meta 长文本大模型

Stable Diffusion

用 Stable Diffusion 10分钟实现电商模特换装/换模特

Stable Diffusion 以其可控性被越来越多的设计师纳入了工作流程。

Stable Diffusion 文生图

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

，但基于要搜索的文本，匹配度不一定是最优的，仅仅靠内容在语义上相似的查询出的结果并不理想。

RAG 大语言模型

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