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中国AI大模型，应该如何商业化

经过反反复复地拉锯。

大模型 AI

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

举个例子比较直观： · 输入：自然语言问题。

Text2SQL RLHF

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD阿里云3步部署，全程五分钟，免费试用三个月，电脑无需升级配置

最近随着SD普及，有些新手也慢慢入门了，刚开始简单的操作还好，玩到后面，越来越吃力费劲儿，稍微复杂一点的操作就如鲠在喉，死机等等，是的，是电脑的配置限制了你的想象，云部署就派上用场了，之前分享的谷歌clab

下载

Suno音乐新手指南（手把手完整版教程）

生成后的音乐会显示在Library，在这里可以给歌曲点赞（做好标记方便自己找到好的歌曲片段），也可以删除歌曲片段（在垃圾桶里可以找回）。

suno 歌曲教程

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

通过每个阶段移动以获得行动步骤和可能结果的清晰度。”

ChatGPT prompt

巧用这13个原则！创作ChatGPT提示词Prompt时效率提高10倍！

把复杂任务拆解成一系列简单的提示，以进行交互式对话。

prompt 提示词

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

然后对相关文档进行排序，并选择前5名作为LLM返回结果。

检索增强生成 Langchain

阿里的AI一键换衣（AnyDoor）工具来了

正面的应用，是电商行业，用塑料模特的照片，换成真人，而衣服能够保持自然；负面的应用，是把正常人的衣服换成暴露的情况。

AnyDoor 换装文生图

一个写了会上瘾的公众号写作模板

如果你害怕自己没有素材可以写的话，就可以从这个模式开始入手，不用担心说写得不好之类的，一开始我们都是先写给自己看的，当你积累到一定程度的时候，就可以把这些复盘的小细节，拿出来修改一下，然后去发布出来

公众号写作模版

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

重复该过程，最终将会得到清晰的图片。

绘画采样器 SD

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

如果数据集是动态的，我们就需要不断重新训练模型以跟上变化。

检索增强大模型

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

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

新测试基准发布，最强开源Llama 3尴尬了

§ 复杂性：提示词是否有多层推理、组成部分或变量？

Llama 3 大模型开源

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

芯片制造的本质，是在硅晶圆上刻画复杂电路。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

芯片制造的本质，是在硅晶圆上刻画复杂电路。

芯片拼接技术

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