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ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

如TokenPose等工作，使用CNN进行特征提取，并使用transformer作为后处理模块来建模多个关键点之间的关系。

ViTPose+Transformer 身体姿态

10个大模型私有化需要关注的问题

LLM对于算力，存储都和传统架构有一定的差别，需要结合LLM的特点综合研判，它是私有化落地的第一步，对后续工作起到基础奠基作用。

开源模型

必读！RAG好用的3种Router

在第二步中，创建专家预测数据集。

RAG Router

RAT = CoT + RAG

RAT 的优势 RAT 方法在各种长任务生成任务中表现出色，从生成复杂的代码到解决复杂的数学问题，以及撰写创意叙事、规划模拟环境中的行动方案。

RAT 协同思维链检索增强生成

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

LangChain + ChatGLM2-6B 构建个人专属知识库 ChatGLM2-6B 部署这里我们还是白嫖阿里云的机器学习 PAI 平台，使用 A10 显卡，环境准备好了以后，就可以开始准备部署工作了

知识库

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

nbsp;3.10.4 版本 pyenv global 3.10.4 下载源码 https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 进入项目目录，创建虚拟环境

ChatGLM2-6B

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

从大脑活动中重建人类视觉任务，尤其是功能磁共振成像技术（fMRI）这种非侵入式方法，一直是受到学界较多的关注。

stablediffusion

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

具体到这款游戏，情节和功能不算复杂，作者设置了多个常见的情侣吵架场景，玩家需要想方设法哄好自己的虚拟女友/男友，以获得ta的原谅。

提示词 prompt

为你推荐开源项目：Meridian——专属个人情报站！

它借助先进的AI技术，像勤劳的小蜜蜂一样，从数百个新闻源中采集、分析并提炼出关键信息，最后为你生成一份个性化、简洁明了的日报。

Meridian 开源项目

将任意文本转换为知识图谱

如何从大量工作中创建一个简单的知识图谱？

知识图谱转换文本

教会AI画汉字（ComfyUI篇）

ControlNet模型一个利用qrcode模型的图图融合模型这边是下载链接以及安装方法：总之是一个使用方式非常简单的ComfyUI插件接下来是使用方法再开始构筑工作流之前我们需要先安装插件

comfyui 文生图

在Win11上部署ChatGLM3详细步骤

此次推出的ChatGLM3采用了独创的多阶段增强预训练方法，使训练更为充分。

大模型 ChatGLM 智普

30条 SEO Prompt

ClustersPrompt: Group keywords together to create content clusters: {keywords list} 关键词聚类提示：将关键词组合在一起创建内容聚类

SEO 提示词

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

考虑到CodeLlama-7B训练的Token数量超过两万五千亿，而CodeShell的数量仅为五分之一，这份榜单充分体现了CodeShell团队的技术实力。

开源模型 AI编程

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