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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

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

我去，找到一个Github上非常优秀的AI项目，可控制鼠标、键盘，模拟人类操作，太丝滑，收藏～～～

支持任意本地软件（如游戏、Office、图像/视频编辑工具）多模态输入：以截图为输入，支持键盘鼠标操作输出自主能力：内置“认知反思+技能更新”模块，能不断自我优化模块化设计：兼顾高可控性和扩展性

AI Agent 开源项目

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

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

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

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

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。

Agent

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

相比H100的800亿晶体管规模，B200的晶体管规模高达2080亿。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

相比H100的800亿晶体管规模，B200的晶体管规模高达2080亿。

芯片拼接技术

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

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

Transformer 已经在实践中实现了比 RNN 更好的性能，并且在利用现代硬件方面也非常高效。

transformer 训练

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