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开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

此外，还加入了一个步幅为2的池化层以减少音频表示的长度。

大模型语音

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

与 MiniCPM-Llama3-V 2.5 相比，MiniCPM-V 2.6 性能提升显著，并引入了多图和视频理解的新功能。

MiniCPM-V 2.6 大模型

Markdown 介绍及使用教程

但就是这十个不到的标记符号，却能让人优雅地沉浸式记录，专注内容而不是纠结排版，达到「心中无尘，码字入神」的境界。

编程

最新【Fooocus】支持controlnet！生图效果惊艳，附带保姆级安装教程

模型放进去后，接着双击运行“run” 出现以上内容表示网络需要魔法支持，当把魔法开启之后，双击“run”，会顺利进入这个界面，稍作更新等待，就可以自动跳转至网页ui页面。

Fooocus 文生图

你还在为钱发愁？2023年十大赚钱GPT Prompts高级指南！（国际版）

第三个列表是让人们认为我提供了价值，并说服他们加入我基于[niche]的社区课程。”

prompt

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

· · 投入工作量(需要多少工作的投入来实现?)

生成式AI

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

数据录入与处理：这是RPA的最基本和常见的应用场景之一。

GitHub 数据处理RPA

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

这一步、embedding 之前针对没个 chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下，更新的 chunk 对应的 embedding 删掉，生成新的插入到原有向量数据库中就好

大模型

企业如何更好的使用大模型？都有哪些框架和方案

重新训练一次模型也需要近千万的投入，非常烧钱。

人工智能大模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

据论文描述，多样本越狱攻击利用了 LLM 在过去一年中大幅增长的一项功能——上下文窗口，即可以处理的输入信息量。

Anthropic 大语言模型

Ollama的本地化又一图形工具ChatOllama，让你轻松玩转ollama，ChatGPT

解压缩，进入目录，cmd，在命令行运行 code .在vs code的terminal中运行 #https://hub.docker.com/r/chromadb/chroma/tags

ChatOllama 安装

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

所以输入阶段的核心就是改善图片的交互上。

ai 客服

AI制作艺术二维码 - 文生图

（1）先看第一个ControlNet的配置，主要是将二维码的黑白对比度融入到图像中。

文生图

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

使用Model Memory Calculator估算大模型显存的实测这个工具的使用非常简单，如下图所示，你只需要找到对应的模型所在的HuggingFace地址，直接输入到下面就可以计算了。

大模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

基础语言模型Qwen 2.5 - 0.5b - instruct负责处理文本输入，它具备丰富的语义理解能力，能够对输入的文本进行深入分析。

OmniVision -968M 多模态模型

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