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预训练对话大模型深度解读

3、模型家族介绍 3.1 DialoGPT 由微软研发的，基于GPT架构，包含三个参数量版本：117M、345M、762M。

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

因此，为企业实现降本增效的目标和数据保护的服务型数字人是未来的发展趋势。

数字人数字分身

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

在读Megatron的过程中，我发现要理解Megatron的大框架不难，但是涉及到细节，特别是混合并行部分，要考虑的就很多了。

开源模型

cursor+coze智能体，一行代码没写，我撸了个小程序

我们需要将任务拆分成一步一步，这样cursor 才能更加直观理解我们的意思。

cursor+coze 智能体

ComfyUI学习笔记2，一文看透Workflow

如上图，当运行到采样器在工作时，采样器KSampler节点的绿色框高亮，此时正对应着命令行窗口中的生成进度。

comfyui 文生图

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

(2)自建语言模型服务需要准备模型训练和服务部署技术，但可以确保数据安全性。

大语言模型 RAG检索增强

微信中和 AI 进行对话

进入微秘书后，点击「智能配置」-「基础配置」； 3.在「基础配置」中，打开”智能机器人回复“； 4.模型机器人选择”FastGPT“； 5.将上一步中拿到的 API 地址和 API KEY 填写到服务器地址和

微信对话

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

其目标是学习一种通用的语言表示，只需微调，就能在各种任务中灵活迁移。

GPT

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

ensp; 检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍——从架构到技术细节

RAG 检索增强

入坑必看：comfyui界面与基础操作

· 画布：你会看到许多矩形框，这些就是“节点”。

comfyui 文生图

SD入门教程五：后期处理图片高清放大

Nearest算法（不常用） Nearest（最近邻算法）在图像处理中的主要应用是在插值和图像重建任务中，它通过在图像中找到最接近的像素点来填充新的像素位置。

SD 入门教程修复

17K star！30秒偷走你的声音，开源声音克隆工具

https://research.myshell.ai/open-voice 安装 OpenVoice OpenVoice 通过3个在线渠道提供了服务

OpenVoice 声音克隆开源

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

Ollama 是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行 LLM，例如 Llama 3、Mistral 和 Gemma。

Ollama Dify 大型语言模型

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

架构上它的组成是这样的： · 规划器：负责让 LLM 生成一个多步计划来完成一个大任务

LLM Agent 图解

制作可爱的表情包

background, light red and light green 翻译:美丽的中国公主贴纸，情绪化的手势和表情，多屏幕，学术，白色背录，浅红和浅绿古装少女的角色，面睿细腻而精致，穿着传统的古代服饰

绘画表情包

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