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Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

但这里还有个小问题，当画面中有多个人的时候，预测的Center Heatmap也会有多个响应区域，我们如何才能拿到距离画面中心最近的那个高斯核的最大值点？

MoveNet-SinglePose Google 模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

另外是一个小细节是SD 2.0提取的是text encoder倒数第二层的特征，而SD 1.x提取的是倒数第一层的特征。

Stable Diffusion 文生图

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

它具备独立的思考和认知功能、拥有记忆，能进行思考、逻辑推断和自我反思，可以阅读和在线学习，擅长利用适当的工具处理问题，还能策划并根据实际情况调整任务的优先级…… 任务规划：子目标与分解：AI Agent将大任务分解为较小的

生成式AI

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

实验验证，多机训练的效率，和使用的机器数成线性关系，每台机器的配置一样，如一台GPU机器跑一个epoch需要2小时，4台GPU机器跑一个epoch需要半小时。

大模型

20款AI工具助力在家副业

使用人工智能来帮助塑造您的PowerPoint支件 7 Querio 你的个人人工智能数据分析师 8 Translate Audio 以你自己的声音将视频本地化到不同的语言 9 Courseau 将你的2小时指客转化为有趣的迷你课程

工作

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

这一时期模型参数较小，基本都在 10 亿以内量级。

大模型套壳

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

想要用好LLM，就得先学会使用prompt，这个需求已经催生出一个不小的培训市场。

大语言模型

ComfyUI王牌！复合生成！必须揉在一起

这个小小节点就是合成的关键。

comfyui 文生图

7个有用的Prompt参数

较小的上下文窗口关注当前上下文，而较大的上下文窗口提供更早的内容。

prompt

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

更多与 AI 对话的小技巧除了提问公式外，我们还可以使用以下小技巧，持续提高 AI 的回答质量。

提示词

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后由 llm 根据模型自己的认知，做出回答。

大模型

多智能体开发框架怎么选型？京东 JoyAgent vs langchain LangGraph，两种Agent开发哲学的碰撞!

它引入了一个“规划Agent”，像个总指挥，先进行全局规划，把一个复杂任务（比如“帮我规划一次北京三日游并预订机票”）拆解成一个个小任务（“规划行程”、“搜索航班”、“生成报告”），然后再把这些小任务分发给不同的

JoyAgent langchain LangGraph

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

下面是 top-k 采样的例子：通过调整 k 的大小，即可控制采样列表的大小。

大模型

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

只需单击一下，它就可以轻松地将长达数小时的播客转换为一口大小的剪辑。

AI 工具

大模型训练工程那些事

Language Model is Compression: 这种理论观点，将语言模型看作是对信息进行压缩的工具 · 超大规模模型涌现能力和现象: 随着模型规模的增大，模型的能力和表现将出现一些新的、小模型上面未曾预见的特性和现象

训练工程大模型

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