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生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

如今，随着ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion等生成模型带动起来的热潮，AI大模型正逐渐渗透到各种产品和服务中，越来越多的产品经理也在考虑将AIGC（AI生成内容）能力融入到自己的产品中

AIGC 工作流

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

· · 记忆（Memory）：用于获取、存储、保留和检索信息的过程。

GPT-4

ComfyUI-DDetailer脸部修复

红色框内就是接在普通生成后的DD修复。

ComfyUI 脸部修复

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

他们针对超千亿参数模型的并行训练进行了深度优化，通过一系列技术手段降低了通信时间的比重，解决了显存占用不均的问题，并显著提升了训练框架的性能。

Baichuan 3 大模型

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

该论文的核心内容是关于改进潜在扩散模型（latent diffusion models）以提高高分辨率图像合成的能力。

大模型文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

所谓截断误差就是采样器在每一步采样去噪时所使用的算法都是求近似值，这个近似值和真实的解存在误差。

画图 SD 采样器

预训练对话大模型深度解读

它的特点是交互信息最大化（MMI）：避免生成无意义、无信息量的内容给定目标生成内容，计算生成输入的概率p(source/target) 使用该概率作为所有生成结果的rerank

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

ensp; def save_state(self): # 保存状态到数据库

Python状态机设计模式

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

上下文单批数：和总帧数保存一致即可。

Animatediff 文生图

LLM微调经验&认知

Lora配合int8可以大幅度降低显存，但deepspeed不支持int8。

LLM 大模型

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

“/mnt/data”处的驱动器可用于保存和保留用户文件。

prompt 提示词

金融领域Prompt工程方法浅析

自ChatGPT火出圈之后，国内外大模型呈“井喷式”增长，如Google的LaMDA大模型、PaLM模型，Meta的Llama模型，百度的文心一言，智谱AI的GLM大模型等。

prompt 大模型

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

另外，解释这些图像的视觉内容需要专业知识。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

该法则的基本内容是：「当某个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。」

ChatGPT 国产大模型

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

链接：https://pan.quark.cn/s/5e722c73ce23 提取码：NaM2 默认自带了chatglm3-6b-int4量化版本，需要大概5GB左右显存！

ChatGLM3 大模型

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