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模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

图解 transformer——逐层介绍

· 为了深入理解每个组件的作用，在翻译任务中 step-by-step 地训练 Transformer

Transformer 大模型图解

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

4、方便迭代管理，易于在一次次的实践中发现问题，进行版本的优化迭代。

prompt 大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

解决方案思想（原则）基于LLM的文档对话架构分为两部分，先检索，后推理。

开源模型

探秘制作艺术二维码的新姿势

选择ControlNet的类型为：OpenPose，正常情况下预处理器和模型会自动加载，如果没有加载，请手动选择。

图像文字

比真人还像真人！字节跳动PersonaTalk的黑科技有多强大？

不论人物的脸型、语气、表情，甚至独特的说话方式都能完美再现，这种个性化处理让视频仿佛是自然发声，而不是后期添加的配音。

PersonaTalk 视频

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

如果你希望快速上手，而不需要深入了解复杂的技术细节，Ollama是你的理想选择。

Ollama LM Studio 对比

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

在你创建应用时一定要把你的应用版本标记好，在更新版本前要保留你之前的版本信息，不然你可能一不小心的操作OpenAI就把之前的上下文更改了虽然已经产生了这么多GPTs，我也试用了很多GPTs，其实很大部分都不能达到理想的效果

GPTs Agent

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

（相关链接，见文末）一、原理模型 CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。

大模型

复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

这一特性使DISC-MedLLM成为一个多轮对话的专家，能够深入理解和回应患者的各种疑虑和问题。

大模型

低调的PDF，为什么成了数字文档“永远的神”？

比起在自家地下室搭建私人电子邮件服务器用于处理公务的美国前国务卿希拉里，拥有乔治敦大学工商管理学士和法律博士学位的马纳福特和威廉玛丽学院毕业的高材生合伙人Gates简直就是技术战五渣

工作

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

Milvus通过运行: docker-compose up -d 运行docker-compose up 命令后会下载三个镜像 etcd 、minio还有milvus 这个也很好理解

向量数据库

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

“今天用于高端系统的自动驾驶处理单元”，它们只是比人类好了大约10倍，但它们消耗的算力和所需的硬件，则高得多。

生成式人工智能经济学

SD出图新思路

第四步： ①打开controlNet，选择tile处理器 ②选择脚本：【SD upscale】，调整放大倍数和像素及高清修复算法第五步：开始抽奖，然后根据结果来再微调重绘幅度。

文生图 SD

Fooocus制作从小到老图

同理我在其他文档比如表情发型里面写上各个关键词即可另外我们还可以各种搭配，比如我这样

Fooocus 文生图年龄

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