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ChatGLM3-6B 功能原理解析

总结其实 ChatGPT 之前就已经实现了工具调用和代码解释器的功能，但因为它是闭源的，我们无法窥视其中的原理，但 ChatGLM3 在开源产品的基础上实现了这些功能，让我们可以更好地理解其中的原理

ChatGLM3 大模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

王宇昕指出，在 M3E 项目开始之初，团队就发现了这一趋势，因此 M3E 研究团队对此进行了广泛的调研和实践，最终总结出大规模句对监督数据集 + 指令数据集 + 对比学习的解决方案。

GPT

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

不管是从图形信息里调取还是什么方法，总归是比较麻烦。

Stable Diffusion 插件安装

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

6、总结： reference对图片的扩散分布引导的效果还是比较不错的，如果是人像，搭配上roop插件，在保持画风等效果一致上面，其实还是很不错的，有炼丹Lora的同学，也可以将二者进行结合，相信可以更精准的控制图片的重绘导向

文生图

元象首个多模态大模型 XVERSE-V 开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入

元象创始人姚星是前腾讯副总裁和腾讯 AI Lab 创始人、国家科技部新一代人工智能战略咨询委员会成员。

XVERSE-V 多模态大模型

Stable Diffusion

耗时80小时！超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程，看这一篇就够！

，我们的关键词就写的差不多了推荐大家像我这样一行一行分开类型去写关键词，这样后面想要改词更好找但一定要注意每一行的最后要加上英文逗号，否则它就会跟下一个单词连起来变成一个新单词总结一下我们写关键词的公式

文生图

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

我再简单总结下： · 分类困难：对于某些专业知识和信息，新人可能不太清楚如何分类和归档。

智能分类大模型知识库

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

num_experts_per_tok": 6, "n_shared_experts": 2, "n_routed_experts": 160 通过以上配置分析，模型共有60个层，注意力头数为128，总的门控专家个数为

Deepseek-V2 大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

详细过程可参考我对Self-RAG的总结[6]。

RAG 检索增强大模型

新模型Cascade你真的用对了吗？！

文字效果如下：电影海报效果如下： 06 文章末尾：最后总结新模型发布：Stable Cascade 在研究预览中发布，采用三阶段方法，提高了质量

Stable Cascade 模型

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。

大模型

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

论文总结文章优点该论文提出了一种新的框架IAG（Induction-Augmented Generation），结合了信息检索和基于语言模型的知识提取两种方法的优点，用于回答隐含推理问题。

IAG框架大语言模型

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

storage_context.persist() 存储的结果如下：总结向量数据库和知识图谱的区别在于它们存储和表示数据的方法。

RAG 大语言模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

\n\n总之，学习编程需要耐心和坚持，并且需要不断地实践和学习。

大模型微调

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

总的来说，AI研究70年来没有发生根本性变化。

OpenAI 大模型

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