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检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

被问及超出其知识范围或在知识截止日期之后发生的事件时，模型会产生幻觉高。

检索增强大模型

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

该项目提供了一个简化的RAG工作流，适用于各种规模的企业，通过结合使用大型语言模型（LLM）来提供基于严谨引用的真实问答能力。

RAGFlow RAG 开源

18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

举例：制作一个充满浮岛的奇幻世界，每个浮岛都居住着不同的神话生物。

DALL-E 3 提示词文生图

文生图提示词prompt详解

field就是先朝着像牛努力，再朝着像马努力，再向着猫努力，再向着狗努力，再向着马努力 tag书写示例建议按类似这样的格式书写提示词画质词>> 这个一般比较固定，无非是，杰作，

SD prompt 文生图提示词

比真人还像真人！字节跳动PersonaTalk的黑科技有多强大？

字节跳动最近推出了一款名为PersonaTalk的AI模型，这项黑科技让视频配音彻底摆脱了传统的“僵硬感”。

PersonaTalk 视频

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

通过这样的过程可以产生高质量的合成结果，并且扩散模型的强大生成能力也确保了结果不会像以前的基于GAN的方法那样包含太多伪影。

文生图

深度好文，Agent盛行前传

前几天有看微软CEO纳德拉（Satya Nadella）发布的Copliot的服务，不仅是我们原来理解的服务体验更好的GPT agent, 在发布会的结尾，放映的“AI for frontline”&ensp

Agent 大模型

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

产品差异化 B.

大模型训练

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。

大模型微调

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

Sampling Steps（采样步数）：扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion快速生图，LCM-Lora、sd_xl turbo寄养和亲生谁好？！

前段时间在AI界火了一圈的LCM(潜在一致性模型)，应该大家有所了解，其开发团队来自清华某实验室。

sdxl SD 绘画

大模型与游戏结合的一个思路

但是我们不要忘了，现在的大模型已经能够在一定程度上“理解”情感，发展下去它们在这方面的能力一定会越来越强，就如我在文章《有感情的AI才是好AI》中所阐述的观点，而语言文字的措词会给听者带来不一样的感受，

人工智能游戏

EduChat：教育行业垂直领域大模型

第二个挑战：教育领域的知识在不断更新，而LLMs由于训练机制无法学习到最新的知识。

教育大模型垂直领域

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

链接：https://www.zhihu.com/question/627258986/answer/3260798103 LLM现在一般都是基于Transormer结构，参数总和可以看作Embedding

大模型

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

值得注意的是，作者的最佳模型已经在官方排行榜中获得了第一名。

IAG框架大语言模型

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