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揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

OpenAI前员工Andrew Carr认为论文“充满惊人智慧”，并将其训练设置应用于自己的模型。

DeepSeek 大模型

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

为此，社区在基础模型上做了大量的精调，生成特定领域的风格或场景图，比如训练各种各样的LoRA来改变风格。

SDXL

十大开源语音识别项目

它在大量多样化的音频数据集上进行训练，作为一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和口语识别。

语音识别开源项目

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

英伟达科学家Jim Fan则认为，还在训练中的Llama 3 400B将成为开源大模型的分水岭，改变很多学界研究和初创公司的发展方式。

meta llama3

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

这类模型都是由dreambooth技术，经过大量数据训练，可以生成各类常见元素的图片，一个全能工具，不可缺少，否则sd不能启动，文中的很多图片来自不同的大模型，感兴趣的可以留言或者文末加入我们的交流群一起讨论

AI图片

QWen1.5: 卓越模型之路

qwen模型利用这一工具的能力： SWQhlv 较大的 Qwen1.5-Chat 模型通常优于较小的模型，接近 GPT-4 的工具使用性能。

Qwen1.5 开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

在使用StableDiffusion过程中一个核心环节——选择什么样的采样器？

Stable Diffusion 采样器

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

由于扩散过程需要多次迭代，每次迭代都要用到一个神经网络，所以SD模型的生成过程需要大量的计算资源和时间。

LCM/LCM-LoRA 文生图

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

基础模型通过在大规模数据上进行预训练，学习到了丰富的语义信息和世界知识。

论文机器人

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

大模型时代的到来使得 AI 应用开发变得更加轻松、省时，尤其是在 CVP Stack 的范式下，开发者甚至可以用一个周末的时间做出一个完整的应用程序。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 常用插件推荐

使用 Stable Diffusion 时，插件是必不可少的，也正是因为插件的存在，才使得 Stable Diffusion 的自由程度最高，以下推荐几个常用插件

Stable Diffusion 插件

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

后训练（Post-Train）和有监督微调（SFT）每次需要更新数据，重新训练，还可能会带来其他问题，成本比较大。

RAG 大模型

用ChatGPT写论文prompt大全

今天聊聊如何用ChatGPT写论文，我们从写论文的流程来开始：1、论文选题指令你可以尝试用以下的格式向 chatGPT提问:你好，chatGPT。

prompt

RAG超参数调优食用指南

目前构建 LLM 应用程序存在一个巨大的问题，那就是需要调整大量的参数，而且远远超出了提示范围，例如分块、检索策略、元数据等。

rag 大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

在预训练阶段，采用统一的一个模型结构，设计不同的prompt模版来进行个性化的推理，所有的任务做到很大程度的统一。

大模型

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