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贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

1　比较似然先来看贝叶斯因子，现在假定两个假设的先验胜率相等。

贝叶斯定理

用AI轻松玩转年度总结PPT

按输出分，AI 分为对话 AI，图片 AI，视频 AI。

PPT 年终总结

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

对比看两者大的技术方向均选择了扩散模型，却也有许多关键细节不同。

sora

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

nbsp; 它的优势如下： · 免费，适用于小型 LLM； · 迅速，10-15 分钟； · 很大，无限大小的 prompt，比最大的

大模型

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

我称之为「渐进式阅读」渐进式阅读法模型选择首先先选择大模型，我选择的是 Kimi Chat 而对比国内的一众大模型厂商，Kimichat 的长文本能力(long-context

Kimi Chat 阅读

腾讯开源的数字人MuseTalk到底行不行？

08 还有其他的案例，我就不浪费笔墨上传了，大家感兴趣可以去这里看： https://github.com/TMElyralab/MuseTalk 对了

MuseTalk 数字人音频

Prompt屠龙术-大厂prompt工程指南解析提炼

对话式，注重细节，逻辑清晰。

prompt 大模型解析

Stable Diffusion

Stable Diffusion的模型分类以及使用

模型存放的文件夹是可以添加子文件夹的，并且支持中文，因此你可以根据自己的需求将模型进行分类存放：其次你在C站或者其他网站下载模型的时候，建议最好把该模型的效果图也下载一张下来，和对应的模型放在一起并且重命名为相同的名字

文生图

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

一个可供对比的数据量是：每分钟上传至 YouTube 的视频是 500h 的量级。

Sora 推理算力

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

SDXL 基础模型所使用的 Unet 包含了2.6B（26亿）的参数，对比 SD1.5的 860M（8600万），相差超过三倍。

文生图

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

对于阿里系（拆分后各个事业群独立招聘）、字节、百度等大厂，或者百川智能、360等比较头部有名气的中小公司，或许也能给到面试机会，但是在面试过程中一旦涉及到LLM具体的项目经验，像我这种完全空白的人来说只能尴尬地说没做过

大模型面试

弱智吧竟成最佳中文AI训练数据？！中科院等：8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书

由500个点赞最高的帖子标题+人工或GPT-4的回复组成指令微调数据集，经过人工审核后，最终留下了240组指令-回复数据对。

弱智吧训练数据集

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作入门】Stable Diffusion 操作界面及基础参数介绍

特别提示：有些人习惯于一上来就创建具有100或150步的图像，这对于LMS等采样器很有用，但除非你有很强的显卡，否则很多时候都是浪费时间。

文生图 SD

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

不断地唤起学习过的旧知识，通过对比、类比、分类、系统等各种各样的方法不断地刺激它们，才能牢固理解进而掌握知识！

大模型

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

它最大可支持96k的上下文推理，相比第一代，长文生成和理解能力提升30%。

开源大模型电信

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