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ChatGPT Prompt提示词学习手册（提示词万能公式），建议收藏！

它通过使用机器学习算法分析文本输入并生成旨在模仿人类对话的响应来工作。

ChatGPT Prompt

Comfy肖像大师非常推荐

clone https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/comfyui-portrait-master-zh-cn.git 重启 ComfyUI 项目提供了两个版本的工作流，分别是

comfyui 文生图

对于大模型RAG技术的一些思考

当时初步分析，有以下几个原因： 1.

RAG 大模型

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

例如，在文本分类任务中，SFT可以利用模型的预测结果为文本分配类别标签。

大模型

从0到1谈谈智能客服系统的设计与实现

均衡分配策略：这种策略将用户请求平均分配给各个坐席，从而平衡工作负荷，提高整体服务效率。

智能客服

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

以下是官方演示图：从上面两张图可以看出在使用karras（调度器）和打开Refiner（精炼器）切换时机的值分别设置为0.8/0.88/1.0的情况下，旧版本的色彩会欠饱和或过饱和，而新版本的色彩饱和度就很正常

Stable Diffusion 文生图大模型

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

需要强调指出的是，通过案例分析，我们发现我们的评估集在全面性方面存在局限性，这导致了模型分数的改善与实际用户体验之间的不一致。

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【万字长文-进阶教程】一文带你从入门到精通ChatTTS, 手把手教你固定音色、设置语速、添加停顿词、口头语、笑声！！

更好的韵律: ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。

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TypeChat 入门指南

这适用于从简单的情感分类到复杂的购物车或音乐应用场景。

TypeChat

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

本次分享主要包含五块内容，分别是：一、Prompt 工程化：代码与模型解耦二、私有化数据接⼊：持续更新与调整三、Agent 的演进：自动化编排四、我们最终会丢掉 LangChain

大模型

必读！RAG好用的3种Router

当前工作中，使用BERTSim分数来创建软标签，并训练路由专家模型分类器。

RAG Router

ComfyUI学习笔记：插件安装

例如安装ComfyUI Manager这个插件： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager 分三步： 1.命令行窗口中运行：cd D:\COMFYUI

comfyui 插件绘画

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

在命名实体识别中，算法会分析文本，并将每个单词或短语标记为预定义的类别之一。

OCR 大模型文字识别

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

使用分组查询注意力(GQA)代替多头注意力(MHA)， 4.

OpenELM 大模型

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