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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
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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。
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ComfyUI官方使用手册【官网直译+关键补充】
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▍第一次生成(B航线🤔) 导入工作流or图片 下图工作流已经放入下载中,也可以进最近成立的ComfyUI学习
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流群向群主索取。
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Ilya认错,Scaling Law崩了?自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI
Scaling正确的东西,比以往任何时候都更重要 毕竟,超大规模
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言模型的ROI实在太低了。
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终于不用加班了!50个Claude 2高级Prompts让工作逆天提效
Give me a workflow for 「preparing deliverables」under tight deadlines.给我一个在紧迫的时间限制下「准备
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AI改变未来,ChatDoc手把手教你写研报
需要强调一个前提,AI再好,也是工具,如果你缺乏对相关领域(比如,财报常识)的知识体系,就无法高效的和AI
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Deepseek-V2技术报告解读!全网最细!
这个时候注意力得分的计算可以写成: 这个时候我们变得清楚了,我们apply旋转位置编码的时候,标准的不带解压缩的实现是会将原始的K状态直接更新到拼到K前面的,而上面的矩阵运算是使用先左乘,后解压缩的方式,由于矩阵乘法是没有
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Stable Diffusion
耗时80小时!超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程,看这一篇就够!
启动器.exe” ⑦点击右下角的“一键启动”就可以进入SD啦 ⑧用完云平台之后,记得关机噢,不然会持续计费 3.一键式安装SD本地部署,解压即用,小白的福
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保姆级教程:图解Transformer
再比如 OpenAI 的 DALL·E,可以魔法一般地按照自然
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什么是极限、导数、微分与积分(通俗易懂)
这个简单的动作,实际上就蕴含了微积分的精髓:速度的变化、时间的流逝,以及两者之间复杂的相
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俄罗斯人开源了最大的文生图模型:参数量12B,比SDXL大了3倍多!
比较大的缺陷是容易出现属性的混淆,下图展示了直接用给定图像的CLIP image embedding送入DALL-E 2的第二阶段生成模型的生成效果,可以看到属性出现了错乱,比如第一个示例中的上下两个方块的颜色发生了
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一张图看懂IT人的江湖地位
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