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AI写作不如意？万字长文深度剖析背后原因

如果AI能让我专注于想法，同时处理所有的语言流畅和编辑工作呢？

AI写作

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

与之前的版本相比，这个模板的结构并没有太大变化，但由于V6在理解提示词方面的能力提高了，所以增加了一些细节。

Midjourneyv6 文生图提示词

ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

action=onAll Ø 开源数据集：社区会提供达摩院沉淀的电商领域数据集以及一些通用领域的数据集，结合业内一些经典数据集配合工具自动对外开放 Ø 实训框架

开源

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

根据官方的描述，Vicuna模型是基于7万多个用户分享的与ChatGPT对话的数据进行微调得到的。

大模型

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

必备基础知识数学基础：深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。

大模型学习

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

大模型的设计目的是为了提高模型的表示能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。

大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

即让LLM将一个复杂问题分解为级联的子问题，并依次进行顺序处理，可以显著提升LLM处理较复杂的性能。

LLM Agents

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

处理多种异构数据源 RAG系统的数据可能来自网站内容、产品文档、数据库、电子邮件等多种格式。

大语言模型 RAG检索增强

RAG从入门到精通-RAG简介

LLM的知识更新难题在进入RAG的介绍之前，需要读者首先理解一个概念，LLM的知识更新是很困难的，主要原因在于： 1.LLM的训练数据集是固定的,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识。

rag 大模型

Stable Diffusion

99%的人都不懂的Stable Diffusion高级功能，Negative Prompt如何正确使用?

这可能是由于算法过度拟合训练数据或缺乏细节所导致的。

Negative Prompt 文生图

TTS，一个奇妙的AI工具

但大多数人，很难一次性的流畅表达一个主题，往往需要在制作视频时加入配音。

TTS 文本转语音

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

与其神化「向AI提问」这个概念，不如将其理解为「向互联网上的普通数据标注员提问」来得实在。

Freysa 智能体

「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升

此外，它在JAX框架下的优化使其能够利用Google的TPU架构，这在处理大规模数据时提供了前所未有的速度优势。

Whisper 语音识别

GTC大会黄仁勋发言稿

会有大量的科学、算法、计算机架构、数学等内容。

黄仁勋 nvidia

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