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鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

总之，ima copilot虽然界面简单朴素，但AI搜索工具该有的功能基本都有配备，而且在数据方面，还有可以阅读微信公众号文章的独特优势。

ima copilot 搜索

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

它不仅能够根据文字指令创造出既逼真又充满想象力的场景，而且能生成长达1分钟的超长视频，不管是一镜到底还是分镜头切换模式，都能够保持角色及背景神一般的一致性和稳定性。

视频生成 sora

对于大模型RAG技术的一些思考

Excel也还好处理，本身就是结构化的数据，合并单元格的情况使用程序填充了之后，每一行的信息也是完整的。

RAG 大模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

负责读取和格式化数据，以便将其分成适合存储在数据库中的片段。

prompt

提示词框架：BROKE

· Evolve:试验并调整，通过试验来检验结果，并根据需要进行调整。

BROKE 提示词

CLiB中文大模型能力评测榜单（持续更新）

、头脑风暴、翻译…… 评测维度更细分，比如信息抽取可以细分时间实体抽取能力、地址实体抽取能力…… 海纳百川，整合各类评测榜单，扩充细分领域榜单（比如教育领域、医疗领域）加入更多评测数据

大模型人工智能评测

AI生成卡通人物项目|VToonify

本文提出了基于 Toonify 和 DualStyleGAN 的两种 VToonify 实例，分别用于基于集合和基于示例的肖像视频风格转移。

AI生成卡通人物 VToonify

ChatGLM3-6B 功能原理解析

对于工具声明，函数名称即为工具的名称，函数 docstring 即为工具的说明；对于工具的参数，使用 Annotated[typ: type, description: str, required:

ChatGLM3 大模型

动画制作工具AnimateDiff用法详解

AnimateDiff 的限制由于它遵循从训练数据中学习到的运动，因此它会产生通常看到的通用运动。

AnimateDiff 视频训练

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

作者提出了两个版本的IAG：IAG-GPT直接使用GPT-3生成的知识进行答案预测，而IAG-Student则通过知识蒸馏训练一个学生归纳器模型，并通过可微分束分数反向传播生成器反馈进一步优化。

IAG框架大语言模型

玩一玩ChatGLM3，1660s即可流畅运行！

ChatGLM3在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，它是100亿参数以下模型中最强。

大模型 ChatGLM

理解 o3 及其技术分析

这种方案的实现方式不止一种，可以在训练数据中埋入经过处理好的Step标记，也可以后续在输出流中使用旁路模型进行划分，甚至可以训练每次只生成一个Step就停止（这样更接近于AutoGPT）。

o3 技术分析

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

基于 Transformer 的大语言模型在从网络收集的海量数据集上进行训练，取得了显著的成功。

transformer 训练

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

二、现有扩散模型在解决实时性方面的策略针对扩散模型在商业化中的应用趋势，主要集中在提高扩散模型的运行速度，以便在实时交互场景中更有效地生成图像方面开展工作，主要有以下一些关键点： 1、商业化扩散模型

StreamDiffusion 文生图

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

GPT-4 的训练数据约为 13T - 20T 之间，我们假设为 20T 数据则 GPT-4 训练所需的 FLOPs = 6 * 400B * 20T = 4.8 * 10^25 目前最大的模型训练计算量预估在

Sora 推理算力

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