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【万字长文-进阶教程】一文带你从入门到精通ChatTTS, 手把手教你固定音色、设置语速、添加停顿词、口头语、笑声！！

作者本人也在 x (原推特)上表示，ChatTTS 突破了开源天花板。

chattts tts 文生语音

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

这里一旦提到OCR相关的技术，肯定第一个想到的便是CNN卷积神经网络，毕竟CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上起到了至关重要的作用。

OCR 手写文字识别

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

这也就是我们常说的暴力搜索，你有耐心做这么麻烦的工作吗？

RAG 检索增强

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

、施肥、作业。

大模型用户

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

，作者在这篇工作中在十个基准上对LLM的可控性进行了系统而广泛的分析，包括一个新的简单但具有挑战性的不同粒度的数值规划基准。

大模型控制

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。

大模型微调

大规模训练系列之技术挑战

此时，数据并行的作用就可以体现了：对于这些深度学习训练来说，直接增大数据并行的计算资源是比较有效的，投入数倍的计算资源基本上能获取到相应的加速倍数。

开源模型

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

研究人员手动策划了一个包含484个多样化的真实世界网页的测试案例，并开发了一套自动评估指标，以评估当前多模态LLMs在将截图作为输入的情况下，能够多么精确地生成直接渲染成给定参考网页的代码实现。

设计转代码大模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

带着这个视角去看，就更加容易认识到性质二的必要性。

开源模型

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

这意味着，当人们开始直接优化某一指标以达成某一目标时，该指标就会失去作为评价实际表现的准确性。

ChatGPT 国产大模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

与参数量高达 467 亿的 GPT-4 等大型模型相比，Mixtral 8x7B 更小的模型体积展现了 Mistral AI 对实用性的重视。

开源模型 Mixtral 8x7B

2024，智谱如何更快？

视觉模态是直接从现实世界获取的初级模态，数据源丰富且成本低廉，相比语言模态更直观更易于理解。

GPT-4 大语言模型

大模型实践总结

大模型算法：下图详细展示了AI大模型的发展历程：可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。

大模型训练

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

steps）进行精炼器（Refiner）切换 · 添加一个选项，可以选择老式的目录视图而不是树视图

Stable Diffusion 文生图大模型

CLiB中文大模型能力评测榜单（持续更新）

模型来源涉及国内外大厂、大模型创业公司、高校研究机构。

大模型人工智能评测

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