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一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

知识图谱推理一、基于规则学习：通过挖掘图谱中的逻辑规则，利用规则匹配和推理来预测新的实体和关系。

多模态推理大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

ensp; "author": "Lilith Blackwood", "genre": "Gothic Romance" }] 策略3：让模型检查是否满足条件

prompt 提示词

主流网络爬虫蜘蛛详解

为了获得对目标资源更好的检索结果，PetalBot 需要保持一定程度的网站爬网。

爬虫蜘蛛详解

3.5k Star! 一分钟搭建一个属于你自己的开发工具箱！——It-tools

另外还有Network（网络）工具类，Math（数学）工具类，Measurement（测量）工具类，文本工具类，数据工具类等等应用特色

IT-TOOLS 开源模型

初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

· 示例——Open AI GPT3 模型因为大家的使用而变得更加智能。

初创商业模式

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

MaskGCT是一个两阶段模型：在第一阶段，模型使用文本预测从语音自监督学习（SSL）模型中提取的语义标记；在第二阶段，模型基于这些语义标记预测声学标记。

MaskGCT 声音克隆

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

指出了用户可能通过各种文件等形式来注入攻击的可能性完整版（已经更新到了第 5 版）：实际效果下面是我的测试截图，可以看到，无论我们使用怎样的方式让 GPTs 提供提示词，他都会识别出我们的意图

GPTs 大模型

图解 transformer——逐层介绍

掩码操作的图示： Encoder-Decoder-attention 中的掩码操作也是这样： 2、在 Decoder 中的 Self-attention 中：掩蔽的作用是，防止解码器在当前时间步预测时

Transformer 大模型图解

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

在训练目标上，LLaMA的训练目标是语言模型，即根据已有的上文去预测下一个词。

大模型微调训练

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

蓝线是实际路径，黑线是导航推测，红线是FastSLAM的推测路径。

算法 python

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

，因为儿子托梦告知人是可以复活的，于是这位父亲到处寻找让人复活的办法，于是他关注到了最新的人工智能技术，开始找人咨询和学习技术，通过摸索，他知道通过ChatGPT可以训练儿子的过去的说话，文字等语料，AI

声音克隆数字人

马上掌握这18个Prompts，让你的工作效率瞬间暴涨10倍！

制定财务预测"协助我使用三表财务模型为我[业务]制定下一段时间[时间周期]的财务预测。"

开源模型

忘了stable diffsion的英文提示词吧，这个工具点点鼠标就可以了

extensions\sd-webui-oldsix-prompt\json 4、SDXL时代的思考随着stable diffsion更新到SDXL1.0，从事AI绘画创作的小伙伴们都有了一个深刻的体验

stable diffsion 提示词

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

我们要讨论的第三个参数是guidance_scale，前面说过当CFG的guidance_scale越大时，生成的图像应该会和输入文本更一致，这里我们同样以宇航员骑马为例来测试不同guidance_scale

StableDiffusion 文生图

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

3）最后，为了进一步提高视觉质量，作者提出了一种结构引导的细化器来组成预测条件，以更详细地生成更高分辨率的图像。

大模型文生图

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