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【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

项目地址：https://github.com/cumulo-autumn/StreamDiffusion 论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.12491 想做相关实时图像生成产品的可以去用起来了

StreamDiffusion 文生图

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

通过网站顶部，你可以轻松搜到来自官方的通知通告、意见建议、法律法规，甚至很多年前的也没有问题。

新华妙笔写作

Stable Diffusion

免配置、免翻墙，Stable Diffusion平替来了！

欣赏一下优秀的动画功能您可以使用Apple\Google\Microsft任意一个账户，或使用电子邮件地址登录其网站。

LeonardoAI 文生图

AIGC大模型，潮水褪去之后

OpenAI的CEO Sam Altman都不干正事了，不是在世界各地走穴刷脸说车轱辘话，就是在忙活自己那个worldcoin，这玩意儿一度和OpenAI差不多值钱，令人震惊。

大模型

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

二、StableSR脚本放大该放大功能相对复杂，使用了三个模型和一个脚本，同时还要安装插件。

SD 高清老照片修复

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

本质上，这个项目就是一个LLM参与的基于技能的赌场游戏。

Freysa 智能体

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

· 左边Agent，被动式接受用户查询，然后生成响应 · 右边Agent，主动式Agent基于环境观察推断任务，并相应地提出可能的协助请求。

Agent 2.0 大模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

笔者认为，它的热度高，并不在于本身论文本身解决的问题水平如何，而是它提出了“Flow engineering”的概念，指出了未来LLM应用开发者应该重点关注的方向。

LLM 范式迁移

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

方案的核心思路是通过基于先前任务的结果和预定义的目标创建新任务。

大模型

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

为了帮助你进行这项任务，请参考以下原创性加强建议： 1.

Prompt ChatGPT

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

为了帮助广大用户进行筛选和甄别，我们举行了一场【大模型风采大赛】，本着公平公正公开的原则，本次参赛选手均是来自国内的8位大模型才俊，他们也是出身各异，有的背景雄厚一掷千金，有的草根出身筚路蓝缕

大模型测评

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

图2：elasticsearch实际使用的是HNSW算法 HNSW带来的随机性问题我们想象这么一个场景：你昨天刚在其他地方看到过一本新书，你想在图书馆找到类似的书。

RAG 检索增强

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

创建多智能体创建完bot之后，就会进入配置页面，随后点击编排右侧的智能体下拉菜单，选择“多智能体模式”。

Coze 多智能体

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

无论如何，Reference only可免去训练高质量模型即可保持人物一致，算是一个较大进步，如果下个版本可以解决上述2个问题，相信可以更好地赋能内容生产领域。

文生图

写好Prompt要记住这六点！

上下文上下文是提示的背景，本质上是为 ChatGPT 提供相关信息以最大化输出。

prompt 写作

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