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这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

红十字是实际位置，黑点是RFID的位置。

算法 python

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

过去一年，TCL空调的近600名导购用上了这一产品，通过AI工具生成了2000+图片、200多条视频、超80万字营销文案，传播效果大大提升。

大模型文生图

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseek v3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：在“o1”时代，当算力不再是唯一因素

DeepSeek V3 开源模型

将任意文本转换为知识图谱

填充节点（概念）和边（关系）。

知识图谱转换文本

Comfyui工作流管理插件，再也不用保存本地了！

类似webpack、vite来管理不同节点的依赖。

Comfyui 工作流插件

独家！黄太吉创始人再创业：首次披露惨败内幕

黄太吉就败在我自己身上，没有第二责任人，完完全全败在我战略的失误，节奏的把控，对未来预期的判断，对公司安全边界的设置，基本上等于最后梭哈了。

黄太吉创业

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

ComfyUI安装及生成第一张图

1、加载模型首先，在“Load Checkpoint”节点中选择“Stable Diffusion Checkpoint”模型。

ComfyUI 文生图

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

实现细节：提供关于如何在具体编程语言或环境中实现该模式的详细步骤和示例代码。

prompt

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

相比之下，Hopfieldian的观点认为「表征」是分析的主要单位，并试图从表征本身对其进行研究，抽象出低层次的细节。

大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

模型 GPT类的自回归模型上采用[PREFIX, x, y]， T5类的encoder-decoder模型上采用[PREFIX, x, PREFIX', y] 2 模型细节

训练微调

我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围

这款产品和传统形态的翻译机不同，是一个磁吸金属小圆片，贴在手机后做声音录入，颇有科技感，连接手机蓝牙后，能够翻译手机内的一切文字和语音，包括微信实时对话。

华强北 AI

9个范例带你入门langchain

('wonderland.txt', 'r') as file: text = file.read() # 文章本身是爱丽丝梦游仙境 # 打印小说的前285个字符

大模型

AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器

ComfyUI通过节点流程的界面设计，让用户可以轻松拖拽、连接不同的模型、模块和参数，形成高度定制和可复用的Workflow（AIGC工作流），而用户无需编写任何代码。

大模型 AIGC

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