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一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

关键词：GPT-in-the-loop，LLM-in-the-loop，多智能体系统（MAS），自适应，Generative pre-trained transformer（GPT）。

大模型

保姆级教程：图解Transformer

mask=None): # 假设qkv输入是(b,100,512),100是训练每个样本最大单词个数

人工智能

ComfyUI-DDetailer脸部修复

ta需要基础束进行输入（模型，关键词，clip，vae）以及下面2个节点。

ComfyUI 脸部修复

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

so-vits-svc 音色转换教程

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

如上图展示的那样，数据向量化过程利用了诸如词向量模型和卷积神经网络等人工智能技术。

向量数据库大模型 cpu

Stable Diffusion

深入浅出学习Stable diffusion之线稿转效果图

这里以anything和architecturerealmix（一个建筑模型）为例子进行出建筑图，前提是各种参数一样，提示词一致： anything: architecturerealmix

Stable Diffusion 文生图大模型

AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器

例如，著名图片生成工具Midjourney以对话机器人的形式呈现，用户只要在Discord中和它对话就能获得高质量的图片，因为Midjourney很清楚地知道：用户更关心的是我们能不能根据提示词生成优质的图片

大模型 AIGC

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

PDF文件本身缺乏结构化信息，如我们可以一眼识别的段落、句子或单词等。

大语言模型 python

人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（上）

AIGC技术可将知识库能力融入聊天机器人，通过上下文关联、提示词等手段实现智能回复，同时拒绝不恰当的请求。

大模型

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

训练：研究者将来自两种评估范式的数据合并使用以训练模型，这使得 Auto-J 仅通过设置相应的提示词模板即可无缝切换不同的评估范式。

Auto-J 大模型

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

应用场景wechat_articles_spider可以应用于多种场景，包括但不限于： · 数据分析和挖掘：通过爬取微信公众号文章，可以获取大量的文本数据，用于进行数据分析、情感分析、关键词提取等任务

微信爬虫

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

ensp; QA格式 · 例子：关于垄断一词的简短介绍

工作

ComfyUI的特性以及安装流程

您可以使用 () 来更改单词或短语的强调，例如：(good code:1.2) 或 (bad code:0.8)。

ComfyUI 文生图

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

有时LLM感觉像搜索，因为它呈现了一些经过训练的材料，但与搜索不同的是，它不是内容本身，而是该内容的不完美反映（最基本的是，它是基于概率创建的单词组合）&

开源模型

语音、视频转文字神器：开源whisper介绍

下图展示了使用large-v2模型对Fleurs数据集进行的WER（词误率）语言拆解。

人工智能大模型 wisper

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