文章列表-AI魔法学院

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Stablediffusion3论文下载-确定了Stablediffusion3与Sora的架构是一致的

得益于《稳定扩散 3》改进的提示跟踪功能，我们的模型有能力制作出聚焦于各种不同主题和质量的图像，同时还能高度灵活地处理图像本身的风格。

SD 论文

ChatGLM3在线搜索功能升级

它与其他搜寻引擎不同的地方在于其不会分析自己的用户、对所有使用同一组关键词的用户显示同样的结果。

ChatGLM3 搜索

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）：首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络

Transformer 大模型

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

DiT可以在保持文本到语音合成高质量的同时，提供更快的响应时间和更低的资源消耗。

F5-TTS 音频克隆

回望做大模型一年后的感悟

回望这一年，太多和大家雷同的观点在这里就不赘述了，记录几个听上去有点反共识的点吧（其实很多也慢慢达成共识了）。

大模型感悟

AI音乐热潮下，“神曲工作室”率先失业

音乐制作人小旭认同这种说法。

音乐音频

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

因此，它的中文能力很弱，即使对其进行有监督的微调，同等参数规模下，它的中文能力也是要弱于bloom-7b1、chatglm-6b等。

大模型

如何通过AI变现，举个详细的例子?

第一，是产品推广的门槛问题，ChatGPT作为必将改变信息生产行业的工具，一定是要走进下沉市场的，他必须成为千家万户，人手一份的东西，就如同今天的手机、电脑等等。

生成式AI

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

为Navi1提供更好的解决方法，移除Navi3的--pre · Ascend NPU维基页面

Stable Diffusion 文生图大模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

在总部后台，可以进行线上线下全链路效果数据监测，更加精准定位问题、总结经验，从而让门店获客更容易、提升流量。

大模型文生图

300天里，我帮你踩遍了AIGC创业的各种坑

大约400天后的今天，又是在同样的年初，OpenAI发布了新鲜出炉的Sora。

AIGC 创业

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

其实如果我们按照输入给人工智能应用数据类型的不同来划分的话，大致可以分为四种。

生成式AI

RAG从入门到精通-RAG简介

第一阶段是知识索引,需要事先将文本数据进行处理,通过词嵌入等向量化技术,将文本映射到低维向量空间,并将向量存储到数据库中,构建起可检索的向量索引。

rag 大模型

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

这些模型基于与 Gemini 模型相同的研究和技术构建，由 Google DeepMind 和 Google 内部其他团队共同开发。

ollama gemma qwen

爆肝7天！AI艺术字终极攻略，光影、隐藏、嵌入、海报4种艺术字全拆解

光影文字２.嵌入文字３.隐藏文字４.海报文字每种都有对应的使用场景和变现方式真正地帮助了生产者提高生产力以及拓宽了变现渠道另外，文中需要用到的模型文件，也都给大家打包好放在末尾的网盘链接里

文生图

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