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24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

生成器是一个基于语言模型的序列到序列模型，它接收查询和选定的文档作为输入，并预测下一个可能的单词或短语，以生成回答。

RAG 检索论文

教会AI画汉字（ComfyUI篇）

ControlNet模型一个利用qrcode模型的图图融合模型这边是下载链接以及安装方法：总之是一个使用方式非常简单的ComfyUI插件接下来是使用方法再开始构筑工作流之前我们需要先安装插件

comfyui 文生图

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

使用单词的向量搜索你可以用单词或句子做同样的事情，而不是图片。

大模型

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

在这种情况下，当ML模型难以预测某些实例时，将这些实例交给单个人类专家可能是有优势的。

开源模型

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

你可以从简单的问题如“这是为什么？”

第一性原理大模型

比真人还像真人！字节跳动PersonaTalk的黑科技有多强大？

快速适配多场景，让配音更灵活传统的AI配音技术通常需要针对特定人物进行大量数据训练，而PersonaTalk则不然，它无需为每个人物单独训练，便能适应不同的人物角色和场景，显著提高了使用的便捷性和灵活性

PersonaTalk 视频

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

RAG 更简单、更便宜，但其质量可能不匹配。

训练

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

简单说，RAG就是先检索后生成，让模型“有据可依”。

知识库 RAG检索增强

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

大家应该都用填空的方式编写过结构化提示词，结构化提示词虽然看上去结构简单清晰，实际上以这种方式编写提示词是有一定门槛的。

提示词结构化

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

这个想法是使用预先训练的语言模型 (LM) 来生成文本，但使用单独的检索系统来查找相关文档来调节语言模型。

检索增强生成大语音模型

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

思维图（GoT）的关键思想是能够将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。

大模型

我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围

这款接入了国内外语音大模型的桌面小机器人，有八个关节，语音可以唤醒对话，能够执行简单的动作例如前进、后退，唱歌、问答等等，主要售卖给 C 端学校、商用或家庭教育等场所，偶尔会来守着柜台的 HIXBOT

华强北 AI

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

查看图片的生成参数 1、打开Stable Diffusion WebUI，点击Tab菜单中的【图像信息/PNG Info】，不同版本的WebUI可能显示的文字或略有不同。

文生图 Stable Diffusion

当ChatGLM3能用搜索引擎时

但是由于网络环境以及各类AI工具的的兴起，各类收费工具也层出不穷，这是作为一个底层用户很难承担起的，所以，只能把目光投向一些开源的项目，然后搭建一些简单的工具来完成相应的功能。

大模型应用大模型 ChatGLM

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

除单点功能外，XTuner 还有以下三个黑科技，让开发者可以做到真正的“面向数据”工作。

大模型

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