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40个prompt，让你成为麦肯锡高手

精益创业原则： “将精益创业原则应用于[我的商业决策]，从最小可行产品（MVP）的理念出发，通过构建-测量-学习循环和基于反馈的调整来推动决策的快速迭代和优化。”

prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法

而 AnimateDiff 则是通过大量的短视频来进行训练图片之间的衔接（视频帧的流畅性）结合 SD 模型，在出图的时候就可以通过 AnimateDiff 模型对生成出的每一张图进行微调，最后拼接成短视频

动画 animate sd

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

性能提升：总共3项性能提升； 5.

SD 画图

将任意文本转换为知识图谱

清理文本语料库（作品主体）。

知识图谱转换文本

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

与 MiniCPM-Llama3-V 2.5 相比，MiniCPM-V 2.6 性能提升显著，并引入了多图和视频理解的新功能。

MiniCPM-V 2.6 大模型

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体，相比上一代的训练数据增加了 40%，在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中展示出了优越的表现，且支持多个语种

开源模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

，利用一些工程上的优化能抵消掉det模型的开销，基本上做到一整套流程的平均推理延迟约等于单个姿态估计模型推理的延迟。

MoveNet-SinglePose Google 模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

我来把最重要的特性更新为大家讲解一下，关于如何更新请参考过往文章。

Stable Diffusion 文生图大模型

最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

下面让我们通过一组数据来直观感受一下它的强大： Qwen3不仅能力出众，而且具有极高的可玩性。

Qwen3 开源模型

阿里AI黑科技大揭秘：从通义千问到FaceChain，让图片和视频焕发新生！

这个框架利用了 Stable Difusion 模型的文生图功能并结合人像风格化 LORA 模型训练及人脸相关感知理解模型，将输入的图片进行训练后推理输出生成为个人写真图像。

阿里云视频音频

建议收藏：超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南

可以让ChatGPT帮你列举一些有局限性的场景。

论文润色写作

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

你的任务是生成一系列与该主题相关的双关语、文字游戏或幽默短语,这些文字游戏应该是原创的、有创意的,旨在让读者会心一笑或哭笑不得。

prompt 写作

开源的大模型数据集

大模型训练数据集的质量是提升大模型效果最有效的途径，也是最苦最累的脏活，积累前人已经整理开源的数据集，站在数据集巨人的肩膀上，持续迭代大模型。

开源模型数据集

体验完阿里的EMO模型，我emo了

wav2lip 支持两种模式，第一种是根据视频+音频的方式生成口唇同步的视频，第二种就是根据图片+音频的方式生成口唇同步的视频，也就是全民唱演这种方式。

EMO 文生图

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