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【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势

一、AI赋能医疗行业 Vineeta Agarwala，医学博士、博士是 Andreessen Horowitz (a16z) 的普通合伙人，领导该公司生物 + 健康基金在生物技术、生命科学软件和数字领域的投资健康

人工智能趋势

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

· 对该库有丰富的博客文章，该库的众多优化令人印象深刻，其主要亮点是能够在 CPU 上执行 LLM 推理。

大模型

铁锅炖blender+ComfyUI配置，更改模型地址

直接去Blender_ComfyUI\ComfyUI文件夹里找到extra_model_paths.yaml.example 用记事本打开即可，然后把里面的path改掉，再把文件名重命名为extra_model_paths.yaml

comfyui 文生图

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

而接着就是对文档内容的进一步理解，这一步是非常个性化的，你可以根据你的需要，向大模型发出指令。

Ollama AnythingLLM 阅读

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

传统的智能客服需要后台做专业的配置，例如“关键词”类如果没有命中，那么“智能客服”就会显得很不智能：这种吐槽在网络上和新闻报道中屡见不鲜：图：小红书上网友对于AI客服的吐槽

ai 客服

一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

答案可以是短语、单词、(yes/no)或从几个可能的答案中选择正确答案。

多模态推理大模型

ComfyUI进阶前必备插件们续

（小声BB，fooocus，你看看你） WebUI我们花了大篇幅的去介绍了各种插件，他们分布在一次生成的生命周期前中后，想要提升效率，就不然少不了他们。

ComfyUI 文生图

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

搜索必须合并索引中所有段的top向量命中。

向量数据库

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

这一步是非常个性化的，你可以根据你的需要，向 AI 发出指令。

Kimi Chat 阅读

又快又好，秒级出图的AI大模型

21:9更加粗糙，孪生现象和错误令人烦恼，但与普通主线模型相比并没有差多少。

Stable Diffusion 文生图大模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

· 特别是，我们将 RedPajama 数据集的微调和 Vicuna 数据集的指令微调与上述方法结合起来。

开源模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

这个流程依然无法描述RAG的复杂性 RAG涉及的内容其实广泛，包括Embedding、分词分块、检索召回（相似度匹配）、chat系统、ReAct和Prompt优化等

RAG 大模型

我用AI写小说：「素材篇」4种大神写爽文技巧+找素材新思路+三翻四震举例说明

二、找小说素材「新思路」在寻找小说素材的过程中，很多新手作者常常依赖于文献网站或词汇网站，将这些网站作为主要的素材库。

AI写作

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

此外，与现有模型相比，它更加用户友好，可以通过指令完成复杂的任务，而不需要冗长的处理步骤和额外的模块（如ControlNet或IP-Adapter），从而大大简化了工作流程。

大模型研究

TTS它又来了！OpenVoice：一款借鉴于TTS实现的强大的AI语音克隆工具！

OpenVoice的使用方法非常简单，同常用开源项目一样，需要如下步骤：提前创建好Python3.9及以上的虚拟环境 1、访问OpenVoice项目地址，并将项目整体包下载下来，也可以借助git命令克隆到本地或云服务器

tts 文本转语音

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