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ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

现在来演示一下基础的生图过程，按照webUI的设置流程：这么看的话是不是很容易理解了，找到了熟悉的感觉，就会帮助我们建立一个切入的基点，依次为骨架，可以进一步开始扩展别的方面的应用了

生成式AI

大模型实践总结

如果不想转换，官网也提供了转换好的模型格式，具体请参考文档：Serving OPT-175B, BLOOM-176B and CodeGen-16B using Alpa。

大模型训练

大模型时代-行业落地的再思考

不然，容易把工程量完全不同的工作放一起比较。

大模型

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

传统的扩散模型【51-53】主要依赖于包括降低和提高图像分辨率的处理块的卷积U-Net架构，作为其去噪网络的核心。

Sora 微软

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

提供示例提供适用于所有示例的一般性说明通常比通过示例演示更有效，但在某些情况下提供示例可能更容易。

提示词 prompt

个人从零预训练1B LLM心路历程

soft MOE的原理如下图所示，input就是一个向量，通过不同的专家网络计算出结果，然后再通过input计算出来的权重进行加权求和。

LLM 训练

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

Prompt屠龙术-少样本示例

openai官网上有一篇重要的论文：Language models are few-shot learners （大语言模型是少样本示例学习者）文章指出: 当语言模型的规模达到一定程度时，其在少量样本学习任务中的性能会得到极大的提升

Prompt 少样本示例

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

我们将花几分钟的时间用最容易理解的文字，为你深度探讨Sora模型生成视频的原理，小白也能看得懂！

视频生成 sora

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

nbsp;expert on [action] the [object] in the [context] 这类Prompt被广泛的应用到生产环境，结构化Prompt有很多优势，乃至网易

prompt

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

开发者们可以参考上述教程很容易搭建属于自己的智能体，ModelScope-Agent 依托魔搭社区，未来会适配更多新增的开源大模型，推出更多应用。

大模型

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

“知了”的目标人群为中小团队，在保证知识管理的核心功能的基础上，提出更简单、易维护的技术架构，力求界面UI的简洁明了，降低用户使用的门槛，达到全方位的“轻量化“：功能聚焦

大模型

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

它能够无缝切换两种最常见的评估范式 —— 成对回复比较和单回复评估；并且可以 “一器多用”，既可以做对齐评估也可以做 “奖励函数”（Reward Model) 对模型性能进一步优化； · 同时，它也能够输出详细，结构化且易读的自然语言评论来支持其评估结果

Auto-J 大模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

用户可以通过对话形式，为GPT提供指令和额外的知识库，然后选择所需的能力，例如联网、绘图、分析数据等。

GPTs AI Assistant

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

完善细节：通过修改和编辑，确保内容更易理解，保留原始文字的核心思想。

ChatGPT 写作

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