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中国AI大模型，应该如何商业化

其中，GPT Builder的特性包括每个人/每个企业都可以定制属于自己的GPT；每个独特的GPT可定制自己的指令、知识库、工具与动作、头像等；无需开发，直接使用自然语言定制，你甚至可以让Dalle3帮你生成头像

大模型 AI

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

不错很切题，你果然是懂中文诗词语义理解的。

大模型测评

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

各位请看，这是我原来的UI：原来的UI用起来很简单，输入正面提示词和负面提示词后点击生成之后，就会生成图片，这也是一开始就有的生成方式。

文生图

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

其中提示工程应该是最为常见的一种形式了，我们常听说的提示词工程师就是在这个语境下的角色。

大模型 LLM Agent

国产AI，逃过一劫

其中，王慧文的AI创业路径除了发布“求贤令”之外，为打造“中国版OpenAI”，王慧文也在为光年之外寻觅建制成熟且价格合理的标的，并最终找到了袁进辉与一流科技：袁进辉是业界知名的AI架构大牛

ChatGPT 大模型

SD出图新思路

（糊点没关系）第二步： ①打开图生图，将模糊的截图丢进去 ②顺便把之前文生图的关键词也粘过来第三步：采样器和尺寸跟之前的调整一致，重绘幅度可以根据情况调整。

文生图 SD

免费的文本生成视频解决方案：AnimateDiff下载-可用于StableDiffusion的webui以及ComfyUI

尽管 AnimateDiff 提供了强大的功能，但在使用过程中也可能会遇到一些问题，如提示词长度限制、GPU崩溃风险以及分辨率限制等。

视频生成文生视频

RAG从入门到精通-RAG简介

第一阶段是知识索引,需要事先将文本数据进行处理,通过词嵌入等向量化技术,将文本映射到低维向量空间,并将向量存储到数据库中,构建起可检索的向量索引。

rag 大模型

一个让GPT重复自问自答的Prompt

SD prompt生成[1] 该网站通过结构化的方法，提供各种SD提示词的组合 SD效果这么好，还是得用用了，之后用SD画封面好了hh 2.

prompt

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

DreamBooth首先为特定的概念寻找一个特定的描述词[V]，这个特定的描述词只要是稀有的就可以，然后与Textual Inversion不同的是DreamBooth需要finetune UNet，这里为了防止过拟合

Stable Diffusion 文生图

谈Agent构建平台的设计

【LLM指令遵从失败（显式）】假设某个LLM调用需要输出json格式，将结构化信息传递给其他节点模块。

Agent 构建

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

CAMEL AI所解决的一个核心问题是目前用户使用大语言模型时，需要反复和AI对话（打磨提示词）才能引导生成一个比较理想的内容。

大模型

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

ensp; 软提示（Soft Prompts）：可与输入嵌入连接并进行优化以适应数据集的可学习张量；缺点是它们不太易读，因为您不是将这些“虚拟标记”与实际单词的嵌入进行匹配

大模型

AI拟声: 5秒内克隆您的声音

你可以使用它来录制自己朗读的课文或常用单词，然后反复听取以加深记忆和练习口语。

声音克隆开源

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

一般情况下，输入的text或者prompt我们称之为“正向提示词”，而negative prompt称之为“反向提示词”，想要生成的好的图像，不仅要选择好的正向提示词，也需要好的反向提示词，这和文本生成模型也比较类似

StableDiffusion 文生图

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