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Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

Qwen2.5-Turbo：一口气读7篇论文，完成论文分类、论文摘要，也不在话下：我们也实际测试了一下。

Qwen2.5 开源模型

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

而这一切，对普通用户来说都是无感知的，而我也是从开发论坛才知道新版检测协议挂力度加强。

大模型

全新换脸工具ReActor，比roop更强！

如果之前安装过 roop 的小伙伴，外部的依赖环境应该是已经安装过了，小伙伴们也可以再检查一下。

ReActor SD 文生图

最佳开源文生图大模型可图：安装与批量出图的完整教程

Github地址： https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors 目前截止4月份的数据来一起测评，官方邀请了50位图像方面的专家来测试，衡量维度为：画面质量

可图 kolors

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

系统效果生成效果评测为了更加直观地了解模型的生成效果，本项目仿照Fastchat Chatbot Arena推出了模型在线对战平台，可浏览和评测模型回复质量。

大模型

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

causal language modeling，它的输出是依赖过去和现在的输入；同时，还有一种是masked language modeling，它是把句子中的一个词盖住，然后通过这个词的上下文去预测这个词

大模型

SEO知识点入门

然后入职了，我发现一无所长的我做着的是不需要动脑的机器人工作，就是检查修改信息之类的。

SD入门教程四：图生图基础用法

图生图就是给出一张参考图，由AI在参考图上做修改。

SD 入门图生图

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

在这些Agent项目逐步成熟的过程中，我们不得不提及Langchain，它作为AI链式任务处理的先驱框架，对于Agent的发展起到了重要的奠基作用。

Coze 多智能体

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

这里透露一下，AutoIt算是作者在10年前，用的最多的一款自动化测试工具了。

Autolt 自动化

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

在预训练阶段，BERT使用了两种任务来学习语言表示：掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。

Bert-vits 语音

DALL-E 3 不只是文生图！10 个案例颠覆认知

DALL-E 3 的出现又一次颠覆了 AI 绘图行业，它生成的图片迅速走红社交媒体。

DALL-E 3 文生图

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

集成学习的主要目标是通过减少过拟合，提高泛化能力，以提高预测性能。

MoE 大模型

吴恩达Prompt教程之总结图解

GPT不仅可以实现通用的翻译器能力，还可以完成拼写错误检查和语法纠正。

prompt 教程吴恩达

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

在多针检索任务上，YOCO-3B-1M的性能优于一些超3B的Transformer模型：此外，YOCO模型在长序列上的NLL随着上下文长度的增加而一致下降，表明YOCO能够有效地利用长距离依赖信息进行语言建模

Decoder-Decoder YOCO 架构

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