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开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

与开发平台相集成：让 Code Llama 与更广泛的编码平台相兼容已经成为目前的首要任务，相信其后续将能够与各类流行 IDE 和文本编辑器无缝对接。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

与2S相比增加了相邻层之间的信息传递。

Stable Diffusion 采样器

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！!

中文版ChatGPT4.0微信端使用方式 AI 4.0网址： https://gpt4.tenglangai.com/?

Phi-3 Mini 人工智能

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

假设 25k 的超大规模集群训练所需通信量比 Dense 更高的 MoE 模型，OpenAI Infra 优化利用率 MFU 到 40% （无法 overlap 的通信和访存会大幅降低利用率），则可以推导出来训练所需的时间是

Sora 推理算力

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

在这个过程中，我们不仅是信息的传递者，更成为了知识的建筑师，将我们的经验、情感和智慧翻译成机器能解读的语言。

提示词写作

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

二、图库浏览器： 1.存留自己往期生成过的效果图，并保留该效果图的生成参数（模型，lore，迭代步数，采样，宽高等都会保留，插件数据不会保留），把图片信息完全复制到正向提示里

Stable Diffusion 文生图

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

相信通过更精细的提示工程和迭代优化，能得到更好的结果。

阿里 Qwen3 大模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

了解 MiniCPM 2B 详情信息可点击：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM 更需要格外注意的是：面壁训练小模型，并不单单是为了“训练小模型”、放弃角逐 AGI；恰恰相反

Grok-1 开源模型

主流向量数据库一览

通过对比这些向量两两之间的相似性，可以实现快速、直观、无缝的信息检索。

向量数据库

图解 Transformer——功能概览

当模型处理 'it'这个词时，self-attention 给了模型更多关于 'it' 意义的信息，这样就能把 'it '与正确的词联系起来。

Transformer 大模型图解

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

一方面，以Claude 3、Gemini 1.5为代表的流派，陆续支持200K和100万token的上下文窗口，用大力出奇迹的方式让大模型能够精准检索到关键信息来提供准确答案。

向量数据库大模型 cpu

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

2.对于新信息，模型也能很好地跟搜索引擎结合，将新信息整合在prompt中让模型来回答，这种方法是否有局限

大模型

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

越低的温度使模型对其首选越有信心，而高于1的温度会降低信心。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

ensp; 选择 Reference 注意这个 ControlNet 只有一个预处理器，它可以从参考图中提取图片的特征信息

文生图

开源本地化部署的「妙鸭相机」，真的要革了「海马体」们的命了？｜手把手教你搭建「妙鸭相机」

算法详细信息架构概述在人工智能肖像领域，团队希望模型生成的图像逼真且与用户相似，而传统方法会引入不真实的光照（如人脸融合或roop）。

训练

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