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Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

它在语音合成方面表现卓越，利用先进的深度学习技术，实现了高质量的语音输出，其发音精准、流畅自然，仿佛真人发声。

Westlake -Omni 语音

GitHub本月榜单：一个数字人技术的“非官方”实现

个性化推荐：结合用户的历史购买数据和偏好，AnimateAnyone可以生成个性化的推荐视频，提高用户购物的针对性和满意度。

AnimateAnyone 人工智能

【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

：扩散模型因其在商业领域的潜力而受到关注，特别是在元宇宙、在线视频流和广播等领域，这些领域需要高吞吐量和低延迟的扩散管道以确保高效的人际交互。

StreamDiffusion 文生图

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

它的吞吐量比HuggingFace Transformers (HF)高 14 倍至 24 倍，比HuggingFace 文本生成推理 (TGI)高 2.2 倍 - 2.5 倍。

大模型

低调的PDF，为什么成了数字文档“永远的神”？

起诉书中特别提到的一个细节是，马纳福特想要通过伪造公司收入提高贷款额度，但他不知道如何编辑.pdf格式的损益表。

工作

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

它通过训练语料库来学习单词之间的语义和语法关系，将单词映射到高维空间中的稠密向量。

RAG Embedding

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

微调可以通过调整模型的权重来更好地拟合数据，从而提高LLM在特定任务或领域上的性能。

大模型训练

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

它基于大语言模型（LLM）构建，致力于提供高效的知识问答解决方案。

智能体平台对比

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

另一方面，RAG则是一种外挂知识库，无缝集成外部资源，为大语言模型提供了准确和最新的知识，以此来提高生成内容的质量。

向量数据库大模型 cpu

Stable Diffusion

Stable Diffusion图生图（真人转动漫）

fingers, (((extra arms and legs))), 迭代步数 (Steps)：20 采样方法 (Sampler)：DPM++ 2M Karras 宽度：512 高度

StableDiffusion 图生图

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

因此，MiniCPM-V 2.6 可以支持 iPad 等终端设备上的高效实时视频理解。

MiniCPM-V 2.6 大模型

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

第一步了解文章筛选信息时，我的判断步骤是：判断信息质量，只读高质量文章是否是自己需要的？

Kimi Chat 阅读

领域大模型LLM训练Trick

主要是因为这些数据的数据质量较高，领域相关性比较强，知识覆盖率（密度）较大，可以让模型更适应考试。

垂直训练大模型

划重点！全网最全AI数字人工具合集！

· 数字人PPT讲解：配合PPT进行课件制作，提高教学效果。

AI 数字人

深入探讨：Agent全自动写作长篇小说技术原理解析

根据这个情节{prompt},用{num_chapters}个章节和高层次的细节写一个极好的故事线索。

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