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通过声音生成逼真的全身形象？！Meta开源AI工具：audio2photoreal

audio2photoreal的优点缺点 audio2photoreal的优点是它可以生成高分辨率，高帧率，高逼真度的人物视频，而且可以适应不同的人物形象，不同的音频内容，不同的场景环境。

audio2photoreal 开源工具

深度好文，Agent盛行前传

强化学习代理（reinforcement learning agents）强化学习代理是以奖赏为动机去训练的代表，它会不断地从符合条件的经历中学习，这些经历会包含它所需要的技能的展现，例如前面提到的洞察力

Agent 大模型

Falcon 180B 开源影响了谁？

面壁智能CTO&OpenBMB开源社区主要发起人之一的曾国洋告诉AI科技评论，Falcon 180B模型因为参数量非常大，要微调和使用它对于普通人和中小型企业来说成本很高。

大模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

【优化目标：把 reward 变大】图4 有监督学习和强化学习对比示意图由上面讲述可知，强化学习的基本组成主要由以下部分： · environment ·

Text2SQL RLHF

世界顶级七大管理工具：SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则、波特五力分析

不管是战略咨询、营销策划、媒体传播还是内容设计，解决单方面问题，并不能决定企业或品牌的整体经营。

管理工具

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

此外，模型幻觉问题也降低了40%，并在模型量化方面取得突破——训练显存降低50%的同时，推理速度提升4.5倍。

开源大模型电信

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

如果拿前面的雕刻的例子来类比，它输出的是雕刻雕像所不需要的废料。

Stable Diffusion 文生图

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

对于此前有关其旗舰车型计划的消息时，OpenAI 方面表示：“我们今年没有发布 Orion 模型的计划。

Scaling Law AI大模型

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

本次分享主要包含五块内容，分别是：一、Prompt 工程化：代码与模型解耦二、私有化数据接⼊：持续更新与调整三、Agent 的演进：自动化编排四、我们最终会丢掉 LangChain

大模型

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

很显然，最有用的片段是第一条，但没关系，Akcio 会把这 3 条都作为 context，去问 LLM，比如它是这样问的：请根据下面知识回答问题：知识：在2023年

Prompt 大语言模型 RAG

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

为什么需要特定 CoT 不同内容需要生成不同的 CoT，因为每个问题的结构和逻辑不同，需要特定的推理步骤来解决。

思考链提示词

Ilya认错，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

面对这种种现状，Ilya最近在路透社的采访中表示，扩展训练的结果，已经趋于平稳。

Scaling Law AI大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

该综述主要围绕针对LLMs的模型压缩技术的方法、指标与基准展开，并将相关研究内容组成了一个新的分类，包括： · &ensp

大模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

也就是说当前 Prompt Tuning 方法在这两个方面都存在局限性。

微调大模型

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

如摩尔定律所说：集成电路上可以容纳的晶体管数目，大约每经过18个月到24个月便会增加一倍。

芯片拼接

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