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ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

举个例子更加直观，直接问 AI：「给我头脑风暴 5 个 AI 创业想法。」

ChatGPT 聊天

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

以前，想要在本地运行类似GPT-4级别的模型几乎是不可能的，因为它们需要庞大的计算资源和专业的设备。

llama GPU内存

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

具体到这款游戏，情节和功能不算复杂，作者设置了多个常见的情侣吵架场景，玩家需要想方设法哄好自己的虚拟女友/男友，以获得ta的原谅。

提示词 prompt

26个超级技巧，让你的ChatGPT直接起飞

5 - 当你需要清晰理解或对一个主题、想法或任何信息有更深入的了解时，使用以下提示：用简单的术语解释[具体主题]。

ChatGPT

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

将内容导入知识库的方法一共有两种，一种是在上方所示的管理页面直接上传本地文档，另一种是收藏搜索结果或浏览的网页。

ima copilot 搜索

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

而喜欢自己做笔记、写东西的创作者来说，如何自动化地在知识之间建立内在的连接、发现不同时间想法之间隐藏关联，从而激发灵感、增进思维，可能是更重要的助力。

Reor 开源工具知识管理

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

环境监控与事件收集：开发基于Activity Watcher的监控软件，捕获用户与计算机系统的交互细节，包括键盘和鼠标操作

Agent 2.0 大模型

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

那么根据模型参数，如何预估我们的训练所需的内存开销，这里有一个简单的方法比如 6B 模型，60亿规模参数，根据以下公式计算：模型参数 + 梯度参数 + 优化器参数 = 6B * 1bytes +

大模型人工智能

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！

和SDXL的设计一下，第一个stage的没有包含attention层，应该也是为了降低计算量。

Kandinsky-3 文生图开源模型

Prompt屠龙术-少样本示例

处理复杂或者细微任务的能力，因为它可以从示例中演示的模式和逻辑中学习 o 通俗来讲，对于大语言模型，既要“言传”，也要“身教” 所谓“言传”：即为传统的prompt使用方法，

Prompt 少样本示例

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于webui又10%~25%的提升（根据不同显卡提升幅度不同），生成大图片的时候不会爆显存，只是图片太大时，会因为切块运算的导致图片碎裂（个人测试在8G

文生图

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

因此，RPA在金融服务、公共部门和能源等高度监管的领域得到了显著的应用，当然前提在于这些部门往往不愿意或无法对其系统进行大规模改变。

RPA 自动化

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

在用于光的加法色彩系统中，原色是红、绿、蓝（RGB）。

大模型

Stable Diffusion

小白设计师福音：Stable Diffusion 16款插件测评，好用不？推荐吗？

其中包含，清空正向提示词”和“清空负向提示词、提示词起手式包含人物、服饰、人物发型等各个维度的提示词、一键清除正面提示词与负面提示词、随机灵感关键词、提示词分类组合随机、动态随机语法等。

SD 插件文生图

chatglm3基础模型多轮对话微调

chat_data_module.py中会拼接一些token就是拼接user、assistant、换行等特殊token SFT的方式假设SFT的数据为 Q1,A1,Q2,A2,Q3,A3 SFT的过程只会计算

ChatGLM 微调

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