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打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

这样一来我们便可以通过将数据加载到本地磁盘再将磁盘 mmap 到内存的方案提升单机数据的容量，经过测试使用 MMap 技术后数据容量提升了 1 倍而性能下降在20% 以内，大大节约了整体成本，对于成本敏感的用户欢迎试用此功能

大语言模型

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

这使得在自然语言分类和情感分析等应用场景下，使用Claude变得更加简单。

claude 大模型

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

RAG，也就是检索增强生成，听上去可能有点科技感，但其实这个概念相当直观。

OCR RAG 开源

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

从上面两张图可以看出在使用karras（调度器）和打开Refiner（精炼器）切换时机的值分别设置为0.8/0.88/1.0的情况下，旧版本的色彩会欠饱和或过饱和，而新版本的色彩饱和度就很正常，从视觉感觉非常柔和

Stable Diffusion 文生图大模型

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

2.2 前期准备我们准备下模型、lora以及相关素材，Lora是根据上一步风格参考去找到符合这种风格的lora（科技感）： 1、Stable Diffusion 模型：ReV Animated

文生图

大语言模型应用中的文本分块策略

nbsp;chunk_overlap = 20)docs = text_splitter.create_documents([text]) “内容感知

开源模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

随着互联网的发展，非结构化数据如电子邮件、论文、传感器数据、照片等变得越来越普遍。

开源模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

层数 (n_layers)：该模型由32层组成，加深了它的学习深度和层次感。

开源模型 Mixtral 8x7B

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

因此，我需要向它解释“BRTR”原则，否则它可能会对这个概念感到困惑。

ChatGPT 大模型

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

除非你已经对超能力的可能性深信不疑，否则总感觉这里有问题。

贝叶斯定理

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

如果你拥有视觉，颜色之间的区别就会立即引起你的注意，能立即感知到它们。

大模型训练

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

可以使用局部敏感hash或语义重复检测手段。

大语言模型 RAG检索增强

Stable Diffusion

SD好复杂，是不是很糊，一文搞懂Stable Diffusion的各种模型及用户操作界面

存在的局限性：目前它只能生成固定像素的图片，对于一些细节可能表现的不够好，如人的手指、面部表情等，无法完美的展现照片级真实感。

Stable Diffusion 文生图

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

另外一个有意思的地方是，今天最重要的一些AI Infra创业公司的创始人们也对Deepseek V3充满好感。

DeepSeek V3 开源模型

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history) >>> print(response) 晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服

ChatGLM3 语音模型开源模型

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