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生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

这诞生了一些全新的公司。

生成式人工智能经济学

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，因此根据提示补全和创造文本就是模型的原生能力。

大模型

交友神器！AI二维码终极教程，3步做出你的专属艺术二维码！

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文生图

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

此外，使用Cython的主要目的通常是性能优化，而不是安全加密。

Python 程序

大模型天才杨植麟，被朱啸虎“咬”了一口

首先，并非所有循环智能的股东都提出仲裁申请，说明各方可能存在不同立场；从仲裁争端起因看，投资人也并非完全排斥杨植麟团队的继续经营。

杨植麟大模型

【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

在10月24日，趣丸科技&香港中文大学提出一种完全非自回归的TTS模型——掩码生成编解码器变换器（MaskGCT），它消除了对文本和语音监督之间显式对齐信息的需求，以及对音素级别持续时间预测的需求

语音克隆开源模型

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

最有趣的是，我们可以看到在训练两个完全连接的输出层和最后两个转换器块（左起第三个块）时预测性能饱和。

大模型训练

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

它描绘了一个“全景地图”来让读者理解现在最火的AI系统“面临什么样的限制”，“已经实施了什么样的解决方案”，“还有什么待解决的问题”。

上下文工程 AI

LangChain Agent 原理解析

这次，你完全知道小明是怎么做咖啡的，知道他的每一个步骤和决策。

大模型

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

因此，对于那些想要学习ComfyUI的人来说，似乎无法完全依赖于这种便捷的安装方式。

ComfyUI 故障应对

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

深度学习的隐含层的神经元是全局的，单个神经元的细小变化能够同时影响整个网络的输出结果。

人工智能大模型

SD入门教程五：后期处理图片高清放大

这种方法在某些简单的图像处理任务中可能有效，但在复杂的图像放大或超分辨率任务中，它通常无法产生高质量的结果，因为它没有考虑到图像内容的复杂性和局部到全局的上下文信息。

SD 入门教程修复

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

如果后面需要更新ComfyUI，可以直接使用ComfyUI中的update脚本，就不需要重新下载和配置了：下面那个batch会更新python和依赖项，官方说一般情况先不需要用基础流程：基本的流程全都包含在了官方的实例页面中

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比 Roop 和 Reactor 更像！IP Adapter 新模型为任何人做写真

#65039;⃣进一步微调 · 降低步数至0.7：如果初次调整后的效果仍不完全满意

IP-Adapter 文生图

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

注意并发安全：在多线程环境下，需要确保状态转换的原子性，可以使用锁或事务来保证。

Python状态机设计模式

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