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MindChat心理大模型

学习是一个长期的过程, 只要你持之以恒, 坚持不懈, 就一定会有所进步.

心理大模型

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

温度是用于调整随机程度的数字。

大模型

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

突然发现，现在做程序员挺无助的！

Qwen1.5 大模型

腾讯开源混元AI绘画大模型

一是中文原生，不需要经过转译的过程，大模型可以理解原生中文，这点很重要，要比Stable Diffusion加个翻译插件好得多，尤其是在古文直接生成图方面，有着强大的优势。

腾讯混元文生图

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

然而，存储在 PDF 等文件中的信息很难转成其他格式，尤其对数学公式更是显得无能为力，因为转换过程中很大程度上会丢失信息。

大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

A1111 还是比较适合运行 SD1.5 模型，对 SDXL 的支持仍然不理想，如果还要加上 ControlNet 的话，运行起来速度肯定奇慢无比，除非原作者能够专门针对 SDXL 进行底层代码优化，这工程量可能又有点大了

SDXL

Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力

Flowith 是一款基于 GPT 的 AI 生产力工具，它采用独特的节点式交互方式，使用户能够以多线程和发散式的思维与 AI 进行互动。

Flowith GPT 生产力工具

大模型时代-行业落地的再思考

我是很反对这个做法的，大模型（foundation model其实是更准确的说法）的过人之处不是因为参数量大，而是因为通用（跨领域的通用）以及追求通用的过程中涌现出来的能力，完全用领域数据只是之前模型训练方法的改变

大模型

社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

GLM4：GPT4：豆包：智能体配置： GLM4：GPT4：豆包：效果：GLM4：GPT4：豆包： · 初始界面——三家都可以提供基础的一句话描述，帮助生成智能体 · 配置过程—

GPT-4 大模型

我用AI写小说：「素材篇」4种大神写爽文技巧+找素材新思路+三翻四震举例说明

1、往俗里写 “往俗里写”是爽文小说的重要技巧之一，即要求作者在创作过程中尽可能使用通俗易懂的语言和表达方式。

AI写作

垂直领域大模型的思考

例如我们需要一个能帮助写SQL的大模型，这个模型能跟专业的数据工程师一样，准确地给出可信赖的SQL语句，让人们放心的在生产环境执行。

垂直领域大模型

prompt必须知道的26条军规

prompt工程师迟早也要被淘汰。

prompt 大模型

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

在语言（MMLU）、知识（GPQA）、编程（HumanEval）、数学（GSM-8K、MATH）等能力上，Llama 3几乎全面领先于同等规模的其他模型。

meta llama3

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

先看左侧上部：Instant ID 通过 IP-Adapter 技术提取参考图片中的面部特征信息，然后通过交叉注意力（Cross Atttention）将面部特征信息传递给 UNet，用于在反向扩散过程中影响人脸的生成

ControlNet 文生图

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

workspace/Megatron-LM sudo docker cp merges.txt CONTAINER_ID:/workspace/Megatron-LM 数据预处理在本教程的其余部分

开源模型

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