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30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

在收藏的软盘中，Ray Ozzie 惊讶地发现了一些未发布的 DOS 4.0 测试版二进制文件。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

没听说过也没关系，下面我就带你认识认识。

提示词 SD 绘画

网易有道强力开源中英双语语音克隆

项目地址（基于PromptTTS）： https://github.com/netease-youdao/EmotiVoice EmotiVoice Docker镜像尝试EmotiVoice

语音开源

大模型微调数据选择和构造技巧

大模型场景微调里面，最关键地的一个是问题是：选择什么样的数据微调？

大模型微调

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

做多次试验，每次分别将包含正确答案的文档片段放在不同的输入位置，并看模型模型回答问题的正确率。

大模型

深度好文，Agent盛行前传

强化学习代理（reinforcement learning agents）强化学习代理是以奖赏为动机去训练的代表，它会不断地从符合条件的经历中学习，这些经历会包含它所需要的技能的展现，例如前面提到的洞察力

Agent 大模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

这里的关键问题是处理故障、重试、确保可伸缩性和定期同步数据源。

RAG 大模型

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

为此，他们使用 PDF 页面上的嵌入文本，并将其与源文本进行匹配。

大模型

Qwen7b微调保姆级教程

model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name_or_path) 微调前输出如下：一，准备数据下面我设计了一个改变

Qwen7b 大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

尽管如此，我建议在将框架实施到系统中之前，先针对特定任务测试该框架在决定。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

到了考试时间，小明在完成曾经看到过猫狗品种上，回答的很快，但是对于没有见过的新的品种，比如竖着耳朵的哈士奇时，就辨别错误了。

LLM

一招让你的 AI 图像更惊艳！DALL-E 3 自定义指令魔法

点击自定义指令以后，把下面的提示词填入即可。

DALL-E3 文生图

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

这项检查发现了大量仅部分转录或对齐不良/未对齐的转写文本，以及前面方法无法检测到的剩余低质量机器生成的文本。

语音转文字 whisper

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

看到这个插件的时候，我就去下载，没想到，从下载到调试bug到最终顺利用上，足足花了三天时间。

AI换脸

角色，背景，任务，产出内容与形式：如何写出优雅的prompt？ - 通用的万能框架

方案嘛，你就用公司背景、目标人群、地段租金、成本等等方面分析去写，最少2000字啊” 如果老板不跟你说这些话，你能明白项目背景吗？

提示词 prompt

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