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论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

不要试图润色文本，如果没有发现错误，告诉我这段话很好。

论文提示词写作

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

不管是预训练还是 finetuning(微调)，无论选用何种方案，都避免不了训练中产生的灾难性遗忘问题，那么怎么减少和避免这种情况的发生，也是本文想讲的一个重点。

大模型人工智能

金融行业的AIGC应用

作为一个生成式 AI 工具，FinChat可以生成有关上市公司和投资者问题的答案，其训练数据包括公司最新的财务数据、季度和年度报告、投资报告、业务KPI指标等。

金融大模型

AI音乐热潮下，“神曲工作室”率先失业

如何评价AI作曲的效果在Suno v3和天工等刚推出时，大象有风演出负责人梁熠和同事们便开始尝试使用。

音乐音频

学会这招，一个头像变100种风格！

二、操作流程风格迁移一共分为以下三步： 1.生成一张图片，获取图片地址 2.以这张图为参考图，Remix 修改提示词，引入不同的风格、模型版本 3.不断调试，

Remix 文生图

盘点来自工业界的GPU共享方案

MPS在限制算力方面，除了众所周知的错误影响问题，其实算力限制并不严格，且无法根据GPU状态灵活调节算力的限制。

大模型

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

它们在交互性方面可能会遇到困难，或者存在延迟问题。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

lt;提示词堆栈>这个优质的提示词网址，以及本文推文的主要灵感来源上一篇文章主要讲了<智能提示设计的29个动词>的四个观点，并留下了NLP能力在提示词撰写中的作用，这样的一个小问题.

提示词写作

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

微调还可以使 LLM 更具可解释性，这有助于调试和理解模型的行为。

大模型训练

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

同时，SV3D引入了一个基于球面高斯的照明模型，用于分离光照效果和纹理，在保持纹理清晰度的同时有效减少了内置照明问题。

sv3d 建模

几个对我影响很大的统计学模型

分享几个对自己日常生活和工作有启发的统计模型： 1、37% 规则是一个决策理论，通常用于解释最优停止问题，特别是在寻找最佳选择时（如寻找停车位、选择伴侣、招聘员工等）。

统计学大模型

阿里Outfit Anyone实现真人百变换装

上线全民舞王：用一张照片就可生成《科目三》今天我要分享另一个阿里的AI工具：Outfit Anyone，它是一项适合任何服装和任何人的超高质量AI虚拟试穿技术，使用户能够在不真实试穿衣物的情况下尝试不同的时尚款式

Outfit Anyone 阿里

动画制作工具AnimateDiff用法详解

并非所有主题和风格都是平等的。

AnimateDiff 视频训练

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

fine-tuning】 P-tuning不改变预训练阶段模型参数，而是通过微调寻找更好的连续prompt提示，来引导已学习到的知识的使用；Fine-tuning可能在调整模型参数过程中，可能带来了灾难性遗忘问题

训练微调

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体，相比上一代的训练数据增加了 40%，在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中展示出了优越的表现，且支持多个语种

开源模型

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