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大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

非饱和量化是最本质也是最暴力的方法，即通过统计网络模型中每一个层中权重或激活值的绝对最大值，将其映射到127，来计算出缩放因子scale，然后使用线性映射的方式将原始的浮点数据转换到INT8的数据域中，如下图（

大模型

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

下面是实测的一次看图说话任务，MiniCPM-V 2.0 出现了 3 处幻觉，GPT-4V 出现了 6 处幻觉（见图下高亮红字）：除了越来越强大的通用能力

MiniCPM 大模型

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

与上下文学习相关的是硬提示调整（hard prompt tuning）的概念，我们修改输入以希望改进输出，如下图所示。

大模型训练

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

就好比当我们想要一张“鲲鲲山水图”的时候，会发现很难通过语言来描述这样的景象。

SDXL

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

基础工作流五核心板块（大模型、VAE、提示词、参数采样设置和生图窗口）本人是三维软件爱好者，像OC渲染器这种节点连节点的看多了，看Comfy界面自带好感，但是直接看内容逻辑就有点卡眼睛，于是就从熟悉的

生成式AI

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

Lucene 当前从没有删除的最大输入段创建 HNSW 图的副本，然后将来自其他段的向量添加到此 HNSW 图。

向量数据库

你的下一个浏览器，可以是豆包电脑版！

那我们不妨点击“脑图”这个按钮，李沐老师这期视频的内容就会被豆包以脑图的形式来呈现：但我们在观看视频的过程中，其实有时候会有根据印象中的一个关键词来找到内容的需求。

豆包浏览器

用AI生成PPT、用AI优化PPT!

生成的PPT颜色可以随时让它修改生成的部分PPT 生成后的PPT，我发现部分配图和内容不对应，部分文字内容前后重复。

AI ppt

对于大模型RAG技术的一些思考

真正难处理的是ppt和pdf，ppt中包含大量架构图、流程图等图示，以及展示图片。

RAG 大模型

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

一.引用在LLaMA2-7B这样的原始LLM中使⽤带有噪⾳嵌入进⾏微调时，其在AlpacaEval上的性能从29.8%提⾼到64.7%（图1

NEFTune 大语言模型

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

因为有一些效果图，聊起来就更直观一点。

视频 StyleGAN

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

🖼️ 多图理解和上下文学习。

MiniCPM-V 2.6 大模型

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

ensp;可见程度推荐0.5-0.8 4、CodeFormer 强度 (0 = 效果最强，1 = 效果最弱) 推荐0.2-0.5 CodeFormer 是增加细节的，但AI增加的细节过多可能会让原图变的不真实

SD 高清老照片修复

在SD中一键换脸！！！

roop插件是一款可以帮助我们改变一张图片脸部的插件，它可以准确的识别脸部并对脸部进行修改。

AI换脸

AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器

产品经理或交互设计师通常会使用Axure、Sketch或Figma等工具，投入主要的时间绘制线框图，并通过页面流程图来阐释产品的交互逻辑。

大模型 AIGC

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