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摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

，我们选择了这个文件（https://github.com/hwchase17/chat-your-data/blob/master/state_of_the_union.txt）来作为问答系统的“知识库

开源模型

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

主要特点 ·基于深度文档理解的非结构化数据知识提取，处理复杂格式数据。

RAGFlow RAG 开源

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

当训练至 10 亿个词元时，单词知识和整体清晰度得到显著增强，模型能够生成更加准确、流畅且富有表现力的语音，类似青少年在语言能力上的快速提升。

OuteTTS-0.1-350M 音频

2024年值得关注的Agent框架

此外，它通过示例集成了特定领域的知识，并确保了生成代码的安全执行。

Agent 框架

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

openpose 根据提供的图片提取姿态信息，控制想要生成风格的姿态图片，推荐dw_openpose 5.MLSD 一直只能识别直线

绘画作图

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

问答和常识推理对于这些任务，我们给定一个上下文文档z、一个问题q和一组可能的答案{ak}。

GPT

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

值得注意的是，尽管我们以文本分类任务为例，实际上，任何NLP任务，例如，命名实体识别，翻译，聊天对话等等，都可以通过加上合适的上下文，转换成一个对话问题，并针对我们的使用场景，设计出合适的数据集来微调开源

开源模型

将文本转化为3D动画：DeepMotion推出MotionGPT，开启动画新时代！

该公司表示，这项技术使创作者能够将动画创作和指导置于触手可及的位置，从而无需相机或动作捕捉服等专用硬件，也无需操作物理设置所需的技术专业知识。

3D 动作捕捉

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

在以前做知识库问答的过程中用到的embeddings不就是实现了语义的匹配吗？

embedding 大数据分类

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

需要具备良好的英语(或其他)语言技能和领域专业知识，可以使用上下文学习方法和少样本学习方法来创建一个好的提示。

生成式AI

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

识别到提供的信息不足，XAgent利用了“请求人类帮助”工具，促使人类介入以获取用户的偏好位置、预算限制、烹饪偏好以及任何饮食限制。

ChatGPT 智能体 Agent

入坑必看：comfyui界面与基础操作

一、认识comfyui界面 comfyui的界面主要由两部分组成：画布和管理菜单。

comfyui 文生图

ChatGPT提示工程 - 总结

ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作编写Prompt的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果

GPT

Sora相关论文合集---全32套大放送

- Transformer架构在自然语言处理和视觉识别等领域展现出优越的扩展性和性能。

Sora 论文

大模型训练为什么用A100不用4090

你懂我意思吗？

大模型

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