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StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

01 — 在和ChatGPT这类的大模型LLM对话时，有时候会感觉好像在与一只七秒记忆的鱼对话，因为它能处理的令牌token长度是有限制的。

大模型 llm框架

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

感兴趣模型和项目的部署和教程可以看这几篇文章：教程｜使用免费GPU 资源搭建专属知识库 ChatGLM2-6B + LangChain 工程落地实践

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建议收藏：超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南

有时，如果英文不够好或者对修改之后的句子感觉不合适，可以接着让它输出一句理由。

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Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

, preprocessor params: (-1, 0.5, -1)", TI hashes: "EasyNegative: c74b4e810b03", Version: v1.5.1 如果感觉脸不像

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开源本地化部署的「妙鸭相机」，真的要革了「海马体」们的命了？｜手把手教你搭建「妙鸭相机」

用户只用挑选自己喜爱的写真模板，就可以得到一张张专业质感的写真。

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姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

最后，借助问题感知的上下文表示以及思维链技术，让模型的效果锦上添花。

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6个AI音乐软件推荐，让你学会人工智能AI作曲

该工具拥有直观的界面和大量的场景、情感和类型的选择使它成为业余和专业人士的绝佳选择。

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人工智能的应用范式呼之欲出

整个架构方案可以概括为一个十步的工作流，参见下图：看完这张流程图，我想应该有不少同行会和笔者有同样的预感：这套十步工作流极有可能成为未来三到五年乃至更长时期内人工智能大模型的应用范式

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如何最简单、通俗地理解Transformer？

我们人类在感知环境的时候（比如看一张图像或者一个句子），大脑能够让我们分清那部分是重要的，哪部分是次要的，从而聚焦更重要的方面以获得对应的信息。

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AI落地里那些假的机会

配套价值从使用价值的角度看，从声学的麦克风阵列算法到感知的语音识别再到认知的大模型等每个子类别都创造价值，但这类算法往往只在特殊的场景下能用，只有配套价值，是供应链的一个环节，这类情景通常不适合创业

大模型

StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！

另外，尝试了一下昨天的关键词"一个在火星上骑着白马的宇航员" ，出效果的稳定性感觉上没有1.0版机器人高，但是也能出类似的图片。

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Prompt工程入门

例子3：敏感信息替代请阅读以下销售邮件。

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