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令人惊艳的开源图标生成AI模型：ChartLlama （南洋理&腾讯）

ChartLlama是一个由南洋理工大学和腾讯联合开发的多模态语言模型，它可以根据你的指令来理解和生成图表。

ChartLlama 开源模型图标

京东开源普通话数字人JoyHallo，一口流利标准普通话还会讲英语

有些方法，例如 Hallo，采用完全解耦的方法，将面部特征完全分开并独立学习。

JoyHallo 数字人开源模型

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

其次，设计了多头交叉注意力机制，以学习不可观测的潜在市场状态表示，并通过与时间特征和横截面特征的交互进一步丰富这些表示。

MCI-GRU 股票大模型

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

该论文的核心内容是通过学习适配器来挖掘更多的可控能力，以提高文本到图像扩散模型的性能。

大模型文生图

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

在扩散模型上进行实验，在ImageNet数据集上训练同样的步数（2M steps），其训练过程的生成质量如下所示，可以看到过小的（比如1和2）下收敛速度慢，此时图像的感知压缩率较小，扩散模型需要较长的学习

StableDiffusion 文生图

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

学过3D建模的应该都知道，3D建模软件里面都有一套类似于这种的东西：上面我所展示的，就是今天介绍的重点：AI绘画的工作流，不知道的兄弟也没关系，这东西用起来很简单。

文生图

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

THULAC：THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的中文词法分析工具包，其中包含了中文分词功能。

Python 分词库

金融领域Prompt工程方法浅析

2、样例学习原则：主要针对金融领域数据的专业性以及高风险性提出的设计原则。

prompt 大模型

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

安全微调的方法包括监督微调、强化学习从人类反馈（RLHF）和安全性上下文蒸馏。

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

· 学术研究：对特定领域的公众号文章进行爬取和分析，可以为学术研究提供数据支持。

微信爬虫

不出所料，字节个把月就整出了自己的manus,不用积分，无需会员，快来体验coze空间吧

两种模式 coze空间有两种模式一个是规划模式，这个是学习的flowith 的oracle 模式，会把最初的任务拆分后让用户确认，用户认可后才开始干活一个是探索模式，这个就和manus的一样，

manus 阿里

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

如果你是初学 AI 应用开发，不妨拿 Moonshot 来练练手。

Kimi Chat 大模型 API

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

调整后的版本使用监督微调（SFT）和带有人类反馈的强化学习（RLHF）来适应人类对有用性和安全性的偏好。

开源模型

prompt必须知道的26条军规

prompt的创新突破来自于阿拉伯联合酋长国阿布扎比的大学的学者[1]，在LLaMA-1/2（7B、13B和70B）、GPT-3.5/4上进行了大量实验，提出26条prompt军规，

prompt 大模型

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

99.学习交流矩阵.学习交流矩阵组建了两个python学习群，学习生态很好。

ChatOllama 安装

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