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实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

但中文方面还是一言难尽虽然这段代码很简单，但当时我提这个需求的时候第一时间想到的就是Nmap，如果他完全自己编码啪啦啪啦一大推，即使实现了需求也会略显痴呆，懂得调用合适的工具看起来不是很傻

llama GPU内存

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

ElasticSearch同义词搜索在ElasticSearch中引入同义词（synonyms）搜索功能的主要目的是提升搜索的智能性和用户体验，具体体现在以下几个方面：

ElasticSearch 智能搜索

20 个提升您设计水平的DALLE-3提示词

翻译提示：“设计一个具有[特定元素或主题，例如‘部落风格的龙和凤凰’]的纹身。”

提示词 DALLE

AI换脸：FaceFusion 3.5.0更新，解决老版本无法使用问题！

ensp; 增强 CUDA 12 兼容性: 得益于对 inswapper_128_fp16 模型的修复，该项目实现了与 NVIDIA CUDA 12 工具包的无缝兼容

FaceFusion 文生图

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

上面的系统就是 Lucene 的工作方式。

向量数据库

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

PEFT是什么 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是hugging face开源的一个参数高效微调大模型的工具，里面集成了4种微调大模型的方法，可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果

微调大模型

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

这些反馈对模型的多模态学习和视觉能力的提升具有正面效用。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

Midjourney 实现角色一致性的新方法

同时，DALL-E的格子布局还蕴藏着诸多巧妙的用途，具体细节可参阅我此篇文章： �� DALL-E 3 中神奇的格子布局下图是 DALL-E

midjourney 文生图绘画

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

具体过程包括： o 文档顺序调整：利用图注意力学习将检索文档动态调整到开始、中间和结束位置，以最大化回答质量的强化奖励。

RAG 检索大型语言模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

在Palm-2技术报告中，谷歌并没有透露具体上下文大小，但表示他们“显著增加了模型的上下文长度”。

大模型

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

nbsp; 2.小色稿-成稿(图生图) 要用没有线条或者同色系线条的小色稿来进行生成效果会更好以下分别是： a.人工绘制产出

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

二、模型选择直白点说，模型就是“模型训练师”们通过大量的图片进行训练得到的具备某种风格的模型。

文生图 SD

对于大模型RAG技术的一些思考

用户问题转换为向量 · 匹配用户问题向量和向量库中各文本块向量的相关度 · 将最相关的Top 5文本块和问题拼接起来，形成Prompt输入给大模型 · 将大模型的答案返回给用户具体可以参考下图

RAG 大模型

查理·芒格：关于人生的13个忠告

你们不要处在一个你们表现得越愚蠢或者越糟糕，它就提供越多回报的变态激励系统之中，变态的激励机制具有控制人类行为的强大力量，人们应该避免受它影响。

人生箴言查理芒格

再也不用担心 AI 图片脸崩手崩了

这也是目前文生图 AI 工具普遍存在的问题。

ADetailer 安装文生图

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