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RPA和大模型结合:开启智能自动化的新纪元
大模型是一种利用海量的数据和强大的计算能力来训练的深度学习模型,它可以在自然语言理解、生成、对话、翻译等方
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展现出超越人类的智能能力,为各种应用场景提供高质量的内容和服务。
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耗时7天,终于把15种ControlNet模型搞明白了
这篇文章是SD三部曲的第三篇——「ControlNet的终极攻略」 前
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我们说到如果想真正把SD应用起来,最重要的两个功能是:Lora和ControlNet Lora负责把想要画
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的“主体”或“场景
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Python 基础:Python 编程需要对基本语法、数据类型、错误处理和
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向对象编程有良好的理解。
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大语言模型综述<演进,技术路线,区别,微调,实践,潜在问题与讨论>
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是由于LLaMA模型是在以英文为主的拉丁语系语料上进行训练的,训练语料不包含中文;另一方
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,与tokenizer有关,词表规模小,可能将一个汉字切分为多个token,编码效率低
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PhotoMaker:腾讯最新开源,根据照片生成该人物各种风格图片,项目可落地!
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的进步。
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国内外开源大语言模型一览表
通过这些努力,确定了使得 PPO 算法在大模型人类对齐方
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行之有效的关键因素。
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视频
AI创作 |如何通过GPT进行漫画视频的故事改写
3、配图制作 小说推文类视频目前主流的图像展现方式是通过AI绘画技术(MJ或者SD)生成适合每一镜的画
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,在通过剪辑手段,让静态图片变成动态镜头的方式。
生成式AI
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人手一个编程助手!北大最强代码大模型CodeShell-7B开源,性能霸榜,IDE插件全开源
智能问答:在编程过程中直接向代码助手模型提出问题,无需切换至其他界
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,支持对话与编程两种场景无缝融合。
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被高估的Pika,被低估的多模态AI
视频中,用户只要输入“马斯克穿着太空服,3D 动画”,就生成了下
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这段视频。
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多模态
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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
认识人类与机器思考问题的区别人类相对于其他动物更擅长于类比、概念抽象、符号化等高级认知活动,这些认知活动可以帮助人类在
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对新问题时,从已有的知识和经验中找到相似的部分,快速理解和解决新问题。
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为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉?警惕 Goodhart law 陷阱
o • C-Eval 是由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作构建的
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向中文语言模型的综合性考试评测集 o o&ensp
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【分享】SDXL模型最佳拍档!COMFY UI上手指南
然后你就会发现,在WEBUI里
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熟悉的各种老伙计插件比如ANIMATEDIFF 、CONTROLNET都回来了。
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Stable Diffusion
Stable Diffusion LightFlow 作弊插件!一键复用工作流
将一张图像拖入到 LightFlow 界
面
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面
上,还支持解析和还原 ControlNet 设置,非常方便 &ensp
流程
SD
大模型
AI+智能客服:大模型可落地的最成熟场景之一
(当然,这并不意味着所有的问题都已经得到解决,也不意味着人工客服可以完全被替代) 就我目前所在公司的业务情况,智能客服(下图所示的1和2,一个
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向内部员工,一个
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向外部客户)也是我认为有落地场景和价值的一个方向
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大模型
大模型的最大bug,回答正确率几乎为零,GPT到Llama无一幸免
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对简单到不能再简单的问题,它们的准确率不仅是接近为零,而且看不出有增加正确率的可能性。
大模型
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