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领域大模型-训练Trick&落地思考

现有大模型在预训练过程中都会加入书籍、论文等数据，那么在领域预训练时这两种数据其实也是必不可少的，主要是因为这些数据的数据质量较高、领域强相关、知识覆盖率（密度）大，可以让模型更适应考试。

垂直训练大模型

OCRmyPDF—可智能识别PDF文本和图片信息的工具

OCRmyPDF向扫描的PDF文件添加了OCR文本层，使它们可以被搜索或复制粘贴。

OCRmyPDF 工具

AI写作：爆款选题公式+Prompt指令，手把手教你写赚钱的公众号流量主文章

好的选题能够紧扣读者的需求，提供读者真正关心和价值的信息，从而增强内容的吸引力和粉丝的粘性。

prompt 写作

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

类比下，如果你都不知道你自己编程要完成什么任务，大模型再强大也没法给你写出你期许的程序。

写文章

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

Qwen团队技术负责人林俊旸分享了Qwen3模型开发的细节，他说团队花了不少时间解决一些看似普通但很重要的问题，比如怎么通过稳定的训练来扩展强化学习、怎么平衡不同领域的数据、怎么在不牺牲性能的前提下增强对更多语言的支持等

阿里 Qwen3 大模型

ComfyUI王牌！复合生成！必须揉在一起

（这个上一期已经铺垫） § 多次生成，每添加一个元素，增加一次生成。

comfyui 文生图

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

语音识别模型SenseVoice介绍 SenseVoice 是一个全面的语音基础模型，旨在执行各种语音理解任务，包括自动语音识别（ASR）、语言识别（LID）、语音情感识别（SER）和音频事件检测

asr tts 声音

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

context length 很大时，Attention 部分的计算不能忽略因此，如果 Sora 全量数据训练都是 1M seq length，则 Sora 的训练成本需要增加

Sora 推理算力

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

在 Stable Diffusion 中采样器和采样步数有着紧密的关系，在采样的每一步，采样器会按照一个噪音计划表控制噪音的水平，在第一步噪音水平最高，在最后一步噪音水平降为零，如下图所示：增加采样步数

画图 SD 采样器

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

但是随着transformer模型attention注意力机制进入计算机视觉任务，我们同样可以使用transformer来进行计算机视觉方面的任务，比如对象检测，对象分类，对象分割等，这里毕竟著名的模型

OCR 手写文字识别

万物皆可接入DeepSeek，44家接入R1的国产平台超详细大盘点

但是我发现，自第一天干崩硅基流动、第二天干崩秘塔AI搜索后，涌现出来的三方平台越来越多了，写不完，根本写不完。

deepseek 大模型

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

通过上面两个例子的对比各位可以发现，controlnet展现了惊人的图片控制能力，而不需要人为的控制AI，限制AI发挥的强度，更厉害的是controlnet不止有canny预处理这样将图像退化为线稿再处理的预处理方式

文生图

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

SQLite 的 SQL 方言也非常强大。

SQLite 微信数据库

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

今天就给大家推荐几个 GitHub 上比较热门的 AI 工具，让大家体验一下人工智能的神器与强大之处。

开源模型

国内法律类大模型介绍

基础模型：ChatLAW-13B * 数据：论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成，随后经过清洗、数据增强等来构造训练数据

法律大模型

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