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大模型检索增强生成RAG的优化

比如可用LLaVA-7b生成图片摘要，Chroma作为向量数据库，Nomic's GPT4All作为开源嵌入模型，多向量检索器，Ollama.ai中的LLaMA2-13b-chat用于生成应答[11]。

RAG 检索增强大模型

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

为了提高视频和图像学习效率，作者们还设计了一个自适应时间步长采样器，对不同的训练数据源采取不同的去噪步骤。

Anydoor 文生图

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

论文地址： http://arxiv.org/abs/2309.17453 开源地址： http://github.com/mit-han-lab/streaming-llm

大模型 llm框架

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

比如可用LLaVA-7b生成图片摘要，Chroma作为向量数据库，Nomic's GPT4All作为开源嵌入模型，多向量检索器，Ollama.ai中的LLaMA2-13b-chat用于生成应答[11]。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

比如可用LLaVA-7b生成图片摘要，Chroma作为向量数据库，Nomic's GPT4All作为开源嵌入模型，多向量检索器，Ollama.ai中的LLaMA2-13b-chat用于生成应答[11]。

RAG 检索增强生成

一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE

"有哪些学习JavaScript设计模式的好资源？"

Prompt 提示词工程

让AI帮你读财报：Reportify让你看得清、聊得深

大多数目标用户应该都有长期跟进的目标公司，所以不如将公司的权重提升上来，或者考虑下在初期仅仅围绕公司这个一个场景来讲相关资源串起来。

Reportify 读财报

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

三阶采样器比二阶采样器准确，二阶采样器比一阶采样器准确，但是阶数越高，计算复杂度也更高，消耗更多的计算资源。

画图 SD 采样器

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

github.com/SYSTRAN/faster-whisper 二、pyannote.audio介绍 pyannote.audio是一个用Python编写的用于扬声器diarization的开源工具包

faster-whisper 语者识别 ASR

四木测评｜让教父唱《野狼disco》、恶搞《甄嬛传》，火遍全网的阿里明星项目EMO正式开放

如果它想被应用在更广阔的场景中（比如短视频、电影素材制作），可能只能寄希望于阿里能够早日将代码开源了。

EMO 阿里全民演唱

不用再羡慕Prompt大神了！看了这篇文章，你只需10秒钟，就能拥有自己想要的专业级Prompt！

Prompt，以Markdown输出，格式参考如下：---------------- ## Role : [请填写你想定义的角色名称] ## Background : [请描述角色的背景信息，例如其历史、来源或特定的知识背景

prompt 写作

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

骨骼图自己会找吗，在C站找，你要自己学会从源头开始找东西，而不是别人给的。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

SD入门教程三：采样器及参数调整

这些知识对于追求图像生成精确度和风格一致性的同学们来说，无疑是宝贵的资源。

SD 入门教程

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

同时，优化模型的计算效率和资源消耗，有望推动其在更大规模和更复杂的金融市场中的应用，助力投资者制定更为精准和稳健的投资策略。

MCI-GRU 股票大模型

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

SQLite中对布尔字面量和布尔判断的支持现在和其他开源数据库接近，唯一的差距是SQLite不支持is[not] unknown（你可以使用is [not] null来代替）。

SQLite 微信数据库

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