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RAG
RAG与Long-Context之争—没必要争
为什么RAG是粗排,Long-Context是精排 从计算量角度来看,目前RAG是靠检索系统来进行相关内容过滤,一般采用ES、向量匹配等方法,可以理解计算量较
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,也就是文本之间交互较少;而Long-Context
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模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践
爬坑 代理环境 pending时间过长 在本地代理的加持下,存在eventstream在当前请求结束后一股脑发完的情况 后台限定1s一条,但到了客户端便成了上图这样(与云服务器流量大
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也有一定关系
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深度 | Meta AI助手大测评,市值蒸发万亿都因它?
是的,我知道人们在 TikTok 上做“喜剧
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品:幽默、贴近生活或模仿内容”,谢谢。
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Stable Diffusion
Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除
如果不是SD生成的图片,或者被抹除的信息,我们就什么也得不到: 抹除图片的生成参数 这里介绍一个开源的
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一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程
2.ComfyUI: EVA剑心的,别看观看量
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「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升
这意味着长达数
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如何使用ChatGPT写出优质文章
使用合适的标题和
小
标题:为每个主要部分和子部分使用清晰的标题,帮助读者理解结构。
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3 个令人惊艳的 AI 文档神器,开源了!
用户可以直接让 AI 总结并提取《了不起的盖茨比》这本
小
说的关键内容。
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RAG
无限长的上下文,也干不掉的RAG
查询感知上下文化可以显著提高键值检索任务的性能,但对多文档问答任务的性能趋势影响较
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。
RAG
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Stable Diffusion
硬核解读Stable Diffusion(系列二)
= image_grid(images, rows=1, cols=4) grid 生成的图像效果如下所示:这里可以通过指定width和height来决定生成图像的大
小
,
StableDiffusion
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LLM
AutoGPT与LLM Agent解析
从另一个角度看,对于一些目标明确,专业化且高频的场景,往往具有丰富的数据,可以通过构建一个更
小
的专有模型来很好地以较低成本来完成相关诉求。
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Agent
AI Agent / 智能体观察笔记(下)
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目录:智能体产品笔记;Lilian Weng的智能体应用的工作原理Good Examples and seemingly bad 智能体产品笔记CAMEL AIGithut项目链接
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图像修复神器:女神青涩时纤毫毕现!腾讯AI模型GFPGAN火上GitHub热榜第一,Demo在线可玩
不少人都用自己童年时低像素的照片来试验,这效果仿佛十几年前的自己就站在眼前了: 已经糊到包浆的照片也能秒变人像大片,这feel立刻就来了~ 多人合照修复也都是
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case,这效果让网友们直呼惊到了惊到了
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RAG应用中数据处理过程需要注意的事项
对于文本数据,这些可以包括大
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写规范化、词干提取、词序化以及删除标点和特殊字符。
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