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PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

DiskANN算法介绍 · 结合LlamaIndex使用Timescale Vector的实例尝试PostgreSQL

大模型 PostgreSQL

李彦宏偏爱小模型｜AI光年

“我觉得 Robin 这点说得非常对，在初始的应用尝试过去之后，模型的特化会是一个从效果上和从性价比上更加 make

李彦宏小模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

实时语音克隆

（可选）测试配置在下载任何数据集之前，您可以通过以下方式开始测试您的配置： python demo_cli.py 如果所有测试都通过，那么您就可以开始了。

语音克隆

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

这种方法不是试图预测未来，而是探索不同未来可能发生的事件和趋势，以及这些不同情景下的应对策略。

prompt 提示词

Midjourney | 17个常用的命令

今天来复习一下MJ常用的命令： /imagine prompt 只能在这个命令prompt里面输入描述语才能生成图像 /setting 打开偏好设置，里面可以预设一些命令

文生图

领域大模型LLM训练Trick

主要是因为这些数据的数据质量较高，领域相关性比较强，知识覆盖率（密度）较大，可以让模型更适应考试。

垂直训练大模型

主流向量数据库一览

免费版可以支持500w的向量存储，其用法简单，价格低廉，可以快速支持向量检索业务的验证与尝试。

向量数据库

免费文生图工具StableDiffusion喂饭级使用教程

这里我们需要安装 CUDA 驱动，先确定一下电脑能安装的 CUDA 版本，桌面右下角->右键 NVIDIA 设置图标->NVIDIA 控制面板：可以看到我的电脑的显示的是

文生图 SD

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

任务输入前添加一个自然语言任务指令和一些示例，直接在预训练语言模型中统一建模，比如GPT2/GPT3 前缀微调（Prefix-tuning) 将prompt方式扩展到连续空间，在每层输入序列前面添加

训练微调

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

如果性能不佳，尝试进行提示工程（prompt engineering）或进一步微调。

大模型微调

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

在区分属性和拼写单词方面均不太行。

Kandinsky-3 文生图开源模型

26个超级技巧，让你的ChatGPT直接起飞

15 - 当你想询问一个特定的主题、想法或任何信息，并想测试你的理解时，你可以使用以下短语：“教我[任何定理/主题/规则名称]并在最后包含一个测试，但不要给我答案，然后告诉我我是否在我回答时答对了”。

ChatGPT

Stable Diffusion

深入浅出学习Stable diffusion之线稿转效果图

，T站，吐司首先看一下成果：这是一个白膜图，当然你手绘也可以，以下以专业的景观设计方向为参考：然后两秒出图：当然这里还没有怎么调节VAE，多次尝试滤镜将达到更好的效果

Stable Diffusion 文生图大模型

探秘制作艺术二维码的新姿势

对于脸部照片的合成，受到二维码颜色的影响，生成的图片美观度会差一些，可以换一下不同的二维码颜色试试，或者绘制其它不需要怎么美颜的图片。

图像文字

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