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18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

图像位于顶部，文本"[文本]"位于下方/上方，突出并与图像样式保持一致。

DALL-E 3 提示词文生图

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

为了实现大模型的高效训练和推理，有的是从模型底层下手，比如直接改变底层模型架构，将原来的Transformer架构改成近期新出的基于状态空间模型（SSM）的mamba架构；有的是在预训练微调方法上下手，

MoE 大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

它将上下文学习目标与传统的语言建模目标相结合，并在两种少样本学习范式下探索了ICL蒸馏，即Meta-ICT 和 Multitask-ICT。

大模型

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

下文的内容都是wiki问答场景的。

大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

你可以使用如下工具来完成任务： 1.

大模型

图解 Transformer——功能概览

其各自结构如下： 1.

Transformer 大模型图解

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

现有的许多方法依赖于生成对抗网络（GAN）来实现，但在高分辨率下仍可能出现缺陷。

文生图

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

先粗略总结下要点对感兴趣的点让它进行详述为了防止它瞎引用，可以加下限制，并可以以此进行连续发问。

KimiChat 写作

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

回顾一下，无论是在生活还是工作场景中，清晰且自然的任务指令通常都会遵循一些基本的结构。

ChatGPT 大模型

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

因此笔者采用AI的方式来解决：目标检测和 OCR文字识别 · pipeline如下：流程图

大模型

[中文开源震撼首发]33B QLoRA大语言模型Anima真的太强大了！QLoRA技术可能是AI转折点！

基于Transformer的语言模型训练成本之所以昂贵，主要是因为最优化的后向梯度下降过程中的内存需要是模型参数量的最多16倍以上！

开源模型

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

生成器是一个基于语言模型的序列到序列模型，它接收查询和选定的文档作为输入，并预测下一个可能的单词或短语，以生成回答。

RAG 检索论文

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

SDXL 和 SD 的区别主要体现在以下10个方面（看不懂下面的图可以略过.....

文生图

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

接下来，我们开始体验Coze的多智能体。

Coze 多智能体

AI备案实战指引

AI备案申请提交完成之后，一般情况下，分为资质初审、线上二审、线下核查、线上终审，历经3～4个月左右的时间，万一资料被驳回修改，时间还会延长。

备案

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