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使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

ChatGPT可以帮助用户检查引文格式、提供引用管理工具的建议，甚至帮助理解引用的内容是否与研究主题相关。

ChatGPT 案例

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性： o • 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验

ChatGLM2-6B

爆火的“女孩的一生”，plus版教程它来了

来，我们一起调整采样器设置，把它调到6，因为这是经过实验验证的最佳设置。

动画视频 AnimateDiff

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

那你就要把新学到的知识，放到自己原有的知识储量中去，然后和其他知识产生关联。

大模型

通俗易懂地解释OpenAI Sora视频生成的特点有哪些？它与此前的Runway Gen2、Pika有什么区别？以及缺点是什么？

在Sora之前，业界已经有了很多视频生成工具和平台。

sora 视频生成

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（四）LoRA指定区域

A4000显卡，SDWebUI原创生成 “LoRA分层控制”的教程，网络上已经有各路大佬总结过一些自己的分享了，不过在作者一一细品后，感觉都非常的学术派。

文生图

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

一、混淆 PyObfuscate是一个用于混淆Python代码的库，它的主要作用是将Python代码进行转换，使其更难以阅读和理解。

Python 程序

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。

大模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

，这些向量由深度神经网络和其他机器学习模型生成。

开源模型

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

来龙去脉见作者介绍：哄哄模拟器的完整复盘，火了，但一度让我很发愁之所以被大量用户关注，一方面是其“俏皮的”，具有话题性的创意，另一方面被行业内人关注，很大原因则是当前LLM应用大多集中在一些“正经”

提示词 prompt

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

构建一个高质量的微调数据集可以使经微调后的模型在特定任务上表现更为优秀。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

这里将基于Hugging Face的diffusers库深入讲解SD的技术原理以及部分的实现细节，然后也会介绍SD的常用功能，注意本文主要以SD V1.5版本为例，在最后也会简单介绍 SD 2.0版本以及基于

StableDiffusion 文生图

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这一阶段的目标是使模型获取通用的语言理解和推理能力。

大模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

您将了解如何使用LoRA来训练1.2B参数的bigscience/mt0-large模型，以生成分类标签并进行推理。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

安装ControlNet 工欲善其事必先利其器，ControlNet还是先要安装好的，已经安装好的请跳过这一步。

StableDiffusion 文生图

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