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LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

当时的情况是 BERT 刚刚出来，Transformer 的魔法还没有蔓延到 CV 领域，所以这哥们提的问题相当于需要单独拎出来几个模型，分别把图像识别、意图识别、用于模拟用户行为的代码生成等等单独做一遍

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 和 Midjourney的优劣势比较，如何选择？

目前的SD的源代码和模型都已经开源，在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目，正在由全世界的开发者共同维护。

文生图

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

这一过程是可迭代的。

prompt 大模型

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

它以与Google每周运行数十亿个容器相同的原则设计，可以在不增加运维团队的情况下实现规模化扩展。"

提示词文生图 AIGC

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

它不仅是工程师设计桥梁的基础，物理学家探索宇宙奥秘的工具，还是经济学家评估市场趋势的法宝。

极限导数微分积分

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

我们的任务涵盖了代表综合评估场景的确定性和生成应用程序。

Prompt 大模型情感激励

生成式AI领域拓展！MetaAI开源AudioCraft：一个支持AudioGen、MusicGen等模型的音频生成开发框架

由于易于构建和重复使用，希望构建更好的声音生成器、压缩算法或音乐生成器的人可以在同一个代码库中完成所有操作，并在其他人已有基础上进一步发展。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30分钟打造AI 写真照片生成器｜海马体照相馆这次真的要木得了

训练完成后，我们可以使用预设的模板或者自己上传图片进行预测，也就是脸部替换了！

SD 文生图写真照

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

以下是它们的区别和使用场景： Prompt Engineering（提示工程）：Prompt Engineering是通过设计和优化输入的提示或指令，以引导模型生成特定类型的输出。

大模型

领域大模型-训练Trick&落地思考

个人感觉，领域词表扩增真实解决的问题是解码效率的问题，给模型效果带来的提升可能不会有很大。

垂直训练大模型

MindChat心理大模型

, MindChat期望通过心理学专业知识和人工智能大模型技术, 在严格保护用户隐私的前提下, 全时段全天候为用户提供全面的心理支持和诊疗帮助, 同时实现自我成长和发展, 以期为建设一个更加健康

心理大模型

大语言模型应用中的文本分块策略

另一个例子是会话代理（conversational agents）。

开源模型

AI拟声: 5秒内克隆您的声音

源代码： http://www.gitpp.com/godan/mockingbird MockingBird是一个人工智能开源项目，它可以在仅仅5秒钟内克隆你的声音。

声音克隆开源

深度体验3天后，我把腾讯这款copilot锁进了程序坞

目前，知识库支持本地文档、网页、笔记类型，据了解其未来会在内容类型和导入方式上进一步迭代。

copilot ima 知识库

在SD中一键换脸！！！

https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop.git 点击安装后等待安装，成功后重启SD就好了方法三：直接下载 roop插件提取码：

AI换脸

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