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60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

可以发现，经过微调后的模型，相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。

开源模型

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

具体而言，在对模型参数进行直接量化操作或精度截断之后，用训练数据继续训练量化后的模型，以缓解量化造成的精度损失，这是常见的量化压缩流程。

BERT 语言模型

爆肝7天！AI艺术字终极攻略，光影、隐藏、嵌入、海报4种艺术字全拆解

第二种是背景文字它们具体的操作方法都是一样的纯文字会更加方便我们后期抠图出来，用到海报设计或者其他字体设计的地方背景文字则是直出效果

文生图

清华&面壁开源新一代主动Agent交互范式！让AI从被命令到主动帮助

对于每个场景，环境模拟器接收用户活动并生成详细的，逻辑通顺合理的事件，环境模拟器将会持续生成事件，更新实体状态，产生特定反馈，直到当前环境下没有更多事件以供生成。

Agent 大模型

论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

如果你英文较好，可以直接使用全英文版本。

论文提示词写作

一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE

提示工程：基础要点使用直接明确的语言要求模型像专家一样行事要求模型扮演特定的人物或一组人要求模型以“逐步”

Prompt 提示词工程

Stable Diffusion

Stable diffusion 有哪些不错的模型

二次元模型 Anything系列 Anything系列是一个以二次元漫画为主打的模型，一直也比较火。

文生图

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

代表：增加权重，1层1.05倍； · [提示词:0-1]:整体画面采样到图像生成进程百分比的某个阶段开始计算提示词的采样； · [提示词：：0-1]:提示词的采样从一开始就计算直到数值的百分比结束

SD prompt 文生图提示词

让AI帮你读财报：Reportify让你看得清、聊得深

比如下图中，我提出了一个很直接的问题，Reportify在给出答案前会给出它自己的理解逻辑、处理步骤，并相应的参考文档： Reportify最后给出的结论与分析逻辑还是挺清晰的。

Reportify 读财报

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

这与大多数情况不同，我们通常迭代整个数据集直到其用尽，然后重复第二个 epoch 。

开源模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]SD安装、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、提示词具、常用插件

安装方法：下载安装前两种方式在网络不好时可能会安装错误，更彻底的方式是直接下载插件安装包进行安装。

开源模型文生图图生图提示词

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

后面如果能在 A1111 中使用 SDXL ControlNet，我会第一时间写一篇文章介绍，毕竟 A1111 的图形界面真的太直观，太好用了。

SDXL

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

这个规模的语言模型，在多语言场景下的潜力还有很大的，相比直接劝退玩家的E5-mistral-7b。

BGE M3-Embedding 多语音检索

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

蓝海战略： “使用蓝海战略评估[我的商业决策]，考虑如何利用创新和差异化来创造一个独特的市场空间，避免与竞争对手直接竞争。”

prompt

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

带有transposed卷积上采样和预测层的标准解码器（c）和直接使用双线性插值的简单解码器（d）被用于评估简单视觉transformer的简单性；用于Bottom-up预测的解码器（e）也被采用来衡量

ViTPose+Transformer 身体姿态

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