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比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

Groq公司宣称，其技术能够通过其强大的芯片和软件，在推理任务中取代GPU的角色。

Groq 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

英文比较好的同学也可以看看官方的这个教学的视觉小说，讲得挺细致的： ComfyUI Tutorialcomfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 强烈建议都看一遍

文生图

理解 o3 及其技术分析

它会进行推理、强化学习，并尝试找出如何为你生成一个更好的回答、更合理的回答。

o3 技术分析

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

为特定数据开发定制小型LLM（同样，这并非常规任务）较大的上下文长度能够让已经很强大的LLM（用整个互联网数据训练的模型）查询用户的上下文和数据，以更强的个性化在完全不同的层面与你交互。

大模型

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

比如最近王宝强的新电影很火，有一篇文章起了这样一个标题：他沉寂6年后归来，不认命。

提示词写作自媒体

人工智能对话prompt：用聪明的方式解决各种难题

使用 STAR 原则与下面的格式总结一下这段话： """ 最近几天，因为直播 + 兴趣的原因，我在研究用小报童来展示如何学习ChatGPT的 prompt、用徐宿的知识体系读者群来展示东半球最强大的知识体系构建方法

chatgpt 提示词 prompt

图解 Transformer——功能概览

Transformer 的以上特点不仅提高了模型处理语言的能力，还极大增强了其学习复杂语言模式的能力。

Transformer 大模型图解

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

另一个有趣的方法是检索增强生成（RAG），它融合了大型语言模型中的检索和文本生成功能。

大模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

另外，还有限制条件： · 商品名主要是中文 · 只能在内网使用 · 没有性能强大（更别提GPU）的服务器思路首先想到的是微调一个4bit量化的中文LLM，来实现输入商品名

embedding 大数据分类

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

当然，长远来说，幻觉的问题都会随着 LLM 的能力增强而变得不再是个问题。

Kimi Chat 阅读

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

获取和使用插件插件系统作为SD的能力扩展，很多大佬发挥想象力制作了许多强力的插件，个人认为普通画图不需要研究太多的插件内容，因为你根本没那个时间精力，不过有几个常用插件可以安装和尝试使用，以下我以本地部署的

Stable Diffusion 文生图

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

总结状态机是一个强大的设计模式，特别适合处理具有明确状态流转的业务场景。

Python状态机设计模式

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

o • 舍弃了词汇Mapping的Verbalizer的使用，重新利用[CLS]和字符标签，跟传统finetune一样利用cls或者token的输出做NLU，以增强通用性

微调大模型

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

; · 企业检索应用：企业应用中最常见的就是更高级的检索，我们可以一般叫它检索增强生成

大模型

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

产品简介： Suno AI是一款由麻省理工团队开发的强大人工智能音乐生成器。

suno 音乐

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