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微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录!

这一点非常类似于MySQL）。

SQLite 微信数据库

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！

大型语言模型（LLMs）在生成文本时可能会产生错误信息，即“幻觉”问题。

RAG 检索大型语言模型

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

在社交软件和短视频平台上，我们时常能看到各种特色鲜明的视觉效果，比如卡通化的图片和中国风的视频剪辑。

Stable-Diffusion 文生图

巧用这13个原则！创作ChatGPT提示词Prompt时效率提高10倍！

6 - 输出的信息层面一定使用“以自然且类似人类的方式回答问题”作为你的提示。

prompt 提示词

AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程

AI 换脸就是采用生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）的人工智能算法，第一次接触是冯·诺依曼研究的博弈论，在这里不再深入探究，大家有兴趣可以去了解

Deepfacelab 换脸

爆肝！超详细的胎教级Midjourney使用教程，看这一篇就够！

就是这个聊天软件上的一个功能【看下图】一的部分代表了服务器：可以理解为一个社群圈子，比如我要搞钱，我就可以创建一个一起搞钱的圈子二的部分代表了频道，我这个圈子要有市场部人员

文生图

如何提高RAG 的效果

这个问题在使用外部搜索引擎（bing, google）获取结果时比较明显，一种可能的解决办法是对候选文档生成主题描述（类似论文的摘要），先进行支持性判断，后续可选择性的深入文档细节进行部分内容提取或其他操作

RAG 大模型

Comfy肖像大师非常推荐

项目包含多个参数，如镜头类型、性别、国籍、眼睛颜色、面部表情、脸型、发型、头发颜色、灯光类型、灯光方向等。

comfyui 文生图

如何最简单、通俗地理解Transformer？

这些AI大模型能生成“真假难辨”的新闻、专业论文等等，跟人类进行对话，生成代码等一系列复杂的任务。

Transformer 大模型

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

它的所有能力（录制、识别处理、存储回溯等）完全运行在本地，无需联网，不上传任何数据，只做应该做的事。

Windrecorder 录屏

对于大模型RAG技术的一些思考

doc类的文档相对来说还比较容易处理，毕竟大部分内容是文字，信息密度较高。

RAG 大模型

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

RAG系统充分利用了检索和生成能力的结合。

大语言模型 RAG检索增强

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

大模型实践总结

仅编码器架构（Encoder-only）：自编码模型（破坏一个句子，然后让模型去预测或填补），更擅长理解类的任务，例如：文本分类、实体识别、关键信息抽取等。

大模型训练

阿里的AI一键换衣（AnyDoor）工具来了

正面的应用，是电商行业，用塑料模特的照片，换成真人，而衣服能够保持自然；负面的应用，是把正常人的衣服换成暴露的情况。

AnyDoor 换装文生图

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