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大规模训练系列之技术挑战

类似的，扩大数据规模也能带来精度提升，如使用 ILSVRC-2012 (128 万张图片，1000 个类别)和 JFT-300M（3 亿张图片，18291 个类别）两个数据集来训练 ResNet50，精度分别为

开源模型

让ChatGPT帮我写SQL

该工具功能强大，对于初学者来说，还是很友好的，可以帮助初学者快速掌握SQL语法。

SQL

最佳开源文生图大模型可图：安装与批量出图的完整教程

在机器测评上，Kolors 获得了最高的 MPS 分数，这与人工评估的结果一致。

可图 kolors

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

下面介绍llamaindex在这方面的一些具体思路和实现。

大模型

18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

举例：描绘一幅迷人的卡通画，画中的孩子们打扮成宇航员，探索外星世界，画中有奇幻的生物和一艘类似彩色火箭船的飞船。

DALL-E 3 提示词文生图

实时语音克隆

Python 3.5 或更高版本应该可以工作，但您可能必须调整依赖项的版本。

语音克隆

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

虽然现在已经有很多大佬分享了自己的工作流，但我还是建议大家能自己先手搓一下，一是为了搞懂SD的工作原理；二是因为自己连的工作流出图的那一刻，这个成就感是无与伦比的。

开源模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

写不好Prompt？可以先写个粗糙版本，然后让GPT帮助优化。

这个改进后的Prompt更加详细和具体，它明确询问了学习目标、资源和针对初学者的建议，从而更有可能获得全面和实用的答案。

Prompt GPT

SD出图新思路

看效果，是不是很哇塞，一定情况下甚至自带朦胧效果还是那句话，工具只是个工具，怎么灵活组合使用才是关键，一定不要学一个会一个，多尝试不同的用法有时候能发现新大陆的~ 好啦，快去试试效果吧~

文生图 SD

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD阿里云3步部署，全程五分钟，免费试用三个月，电脑无需升级配置

别看到阿里云之类的就感觉陌生，敬而远之，其实也没有那么复杂，三步就完事了，这里就来拆解一下。

下载

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

具体到架构方面，SV3D包含以下关键组成部分： § UNet：SV3D是在SVD的基础上构建的，包含一个多层UNet，其中每一层都有一系列残差块（包括3D卷积层）和两个分别处理空间和时间信息的

sv3d 建模

【进阶】-文生图术语解释

神经网络在这种数值上工作得很好，这就是为什么 SD 的开发人员选择 CLIP 作为 Stable Diffusion 生成图像方法中涉及的 3 个模型之一。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion使用Roop插件一键换脸教程

一、前言先做个声明，下面图片都是AI工具生成，此技术不要做危害他人之事。

StableDiffusion Roop插件 AI换脸

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

2.2 图神经网络（GNN）图神经网络（GNN）是一类能够处理图结构数据的神经网络模型，广泛应用于社交网络分析、生物信息学和金融市场预测等领域。

MCI-GRU 股票大模型

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