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RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

然而，这种方法往往会导致所谓的“科学怪人效应”（Frankenstein’s monster），即尽管每个部分在技术上都能独立运行，但整合后的整体性能却远未达到理想状态。

RAG 大模型

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

留下与ID对应的面部边界框重叠度最高的掩码。

PhotoMaker 文生图

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

不需要实物的多角度照片，也不需要 3D 建模，就可以看到这只鞋子的正面和侧面。

Anydoor 文生图

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

这种方法可以增加生成的多样性，但是可能会导致生成的文本不连贯和无意义。

大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

我见过太多直接就把小说、把几十篇乱七八糟的文章往里面灌的，也太高看现在LLM的能力了，那里面的数据都乱成一团，一堆乱七八糟的口语化的甚至是无效信息，能准吗？

LangChain 知识库

ChatGPT：12个写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景

文章扩写我希望您将原文{原文}中的{指定扩写段落}进行扩展，增添具体细节、生动描述和引人入胜的内容。

写作创作提示词

腾讯悄悄开源混元版「Sora」，这就是开源领域的No.1。

先说结论：偏科战神，强的部分强到没边，弱的地方也急需优化，但是瑕不掩瑜，综合来看，闭源模型中排在T1附近，开源AI视频中，无可争议的T0。

sora 视频生成

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

启动后，点JupyterLab，进入系统：第一次打开后，自动打开这几个tab页面，作为入门，我们选择quickly这个页面，它去掉了一些冗余、暂时不需要的脚本内容，使用默认配置的脚本命令，适合快速使用

声音 sovits

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

强化学习：（Reinforcement Learning）一种机器学习的方法，通过从外部获得激励来校正学习方向从而获得一种自适应的学习能力。

大模型人工智能

鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

虽然列举的资料中有些与活动并不相关，但这些内容也在后面的总结中被剔除掉了。

ima copilot 搜索

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

62.40s -> 90.50s] 因为其实我们最近一直在做海外业务所以说我们碰到了一些问题可以一起分享出来给大家其实一起探讨一下其实海外我们还是这个观点说是无论你准备工作做得有多充分无论你有学习能力有多强你一个中国企业的负责人其实在出海的时候它整体还是一个强势的是做的过程

faster-whisper 语者识别 ASR

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

controlnet会与原模型风格进行融合，生成一张融合风格的图片 11.Tile tile用法非常多，就使用而言，目前是我使用感觉最强的一个

绘画作图

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

我们让电脑在身边的全部原因就是为了做这种事情。

Embedding 向量

LLM微调经验&认知

多TASK或者多语言混合微调可能会有更好的效果，TASK不足的情况下考虑增加目标任务的数据量 9.

LLM 大模型

动画制作工具AnimateDiff用法详解

它们可以在原作者的Hugging Face 页面上找到。

AnimateDiff 视频训练

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