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微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

在预填充阶段，模型并行编码输入token。

Decoder-Decoder YOCO 架构

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

3.引用检测：检测文章中的引用是否恰当。

Prompt ChatGPT

腾讯开源的数字人MuseTalk到底行不行？

话说速度方面，经测试，在RTX4060 服务器上，10秒钟音频推理，耗时接近3分钟，耗时时长比差不多1:20。

MuseTalk 数字人音频

AutoGPT与LLM Agent解析

模型生成的内容如下：思考：我需要使用计算器来计算 123 乘以 456 的结果动作：调用计算器动作输入：123 * 456 观测结果：然后我们可以处理这段返回，调用计算器程序，拿到 123

大模型

扣子更新图像流功能，字节版 ComfyUI 来了！

然后拿了有点糊的这个东东做了测试。

ComfyUI 图像流文生图

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

说明背景(B)：阐述任务的前提条件、面对的问题等，提供必要的背景信息；定义角色(R)：确定ChatGPT所扮演的专家角色，限定专业领域的回答范围；布置任务(T)：简要介绍任务的主题、概要和预期

ChatGPT 大模型

神秘模型“小熊猫”一夜刷屏：排名超Flux、Midjourney，网友：一看就中国的

笑死，谁让你头像名称都很像~ 竞技场实测效果 red_panda真的有这么强吗？

red_panda 文生图

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。

Bert-vits 语音

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

那么对于相同提示词+同样参数+同样的种子，就会出来一个一模一样的图片；-1是指每次生成时都随机一个值，这样图片的生成就会有差异性；图片的种子值可在右侧输出的日志中找到；不同显卡由于微架构不同，可能会造成预料之外的不同结果

Stable Diffusion 文生图

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

Fooocus更新了2.3

最后就是预设了，关于预设我之前也写过相关设置。

fooocus 文生图

聊天大模型的输出速度应该是多少？单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天？来自贾扬清最新的讨论~

根据贾扬清的测试，LLaMA2-7B在A10显卡上单次请求下，每秒可以生成40个tokens（约30个单词），完全超出了人类的阅读需求。

大模型

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

Qwen2.5-Turbo：一口气读7篇论文，完成论文分类、论文摘要，也不在话下：我们也实际测试了一下。

Qwen2.5 开源模型

超越Animate Anyone! 南加大&字节提出MagicPose，不需任何微调就可生成逼真的人类视频

此外，MagicPose模块可以被视为原始文本到图像模型的扩展/插件，而无需修改其预训练的权重。

MagicPose 视频

中国AI大模型，应该如何商业化

由此，一个猜测是，倡导商业化的阿尔特曼碰到了强调AI技术、安全属性的Ilya Sutskever，直接正面引发了冲突。

大模型 AI

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