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说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

在开始之前，我们先捋一捋制作思路：从一张真实产品图开始——分割背景和产品——替换背景——调整尺寸和文字拍摄真实产品图别看一些MJ教程中用提示词出产品图，绕不开的问题是随机性太大。

文生图 SD 电商

ChatGPT羊驼家族全沦陷！CMU博士击破LLM护栏，人类毁灭计划脱口而出

（下图紫色）2.

开源模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

为了让计算机能够理解和处理这些非结构化数据，这些数据会被转换成向量，使用嵌入技术。

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

首先，通过将GRU模型的重置门替换为注意力机制，增强了模型在选择和利用历史信息方面的灵活性。

MCI-GRU 股票大模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

我们首先概述了将LLM转换为InteRecAgent所需的一组最基本的工具。

大语言模型推荐

EasyPhoto | 您的智能 AI 照片生成器

此外，我们还将通过仿射变换（replace_image）把训练中获得的最佳 face_id 图像贴到模板图像上。

训练 EasyPhoto 文生图

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

值得注意的是，尽管我们以文本分类任务为例，实际上，任何NLP任务，例如，命名实体识别，翻译，聊天对话等等，都可以通过加上合适的上下文，转换成一个对话问题，并针对我们的使用场景，设计出合适的数据集来微调开源

开源模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

response.message.content return answer.strip() 可以看到就是通过一个 prompt 就完成了原始文档到问答对的转换

Dify 大模型知识库

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

Latent Diffusion Transformer（DiTs）换掉扩散模型中的 U-Net 结构。

Stable Diffusion DALL·E

Baichuan-13B 保姆级微调范例

值得注意的是，尽管我们以文本分类任务为例，实际上，任何NLP任务，例如，命名实体识别，翻译，聊天对话等等，都可以通过加上合适的上下文，转换成一个对话问题，并针对我们的使用场景，设计出合适的数据集来微调Baichuan

开源模型

Gartner：2024年人工智能渗透的十大战略技术趋势

如果没有边界，人工智能模型可能会迅速产生多重的负面影响，这些负面影响会失控，使人工智能实现的任何积极绩效和社会收益黯然失色。

Gartner 人工智能

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

然后训练了一个语言模型来将简单 prompt 转换成这些专家级 prompt。

prompt 大模型提示

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

起步较早，转型及时。

大模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

具体流程是：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向量相似度设置种子节点），然后把获取的子图转换成文本片段，从而达到上下文增强的效果

RAG 检索增强生成

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