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领域大模型-训练Trick&落地思考

七、领域模型词表扩增是不是有必要的。

垂直训练大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

so-vits-svc 音色转换教程

国产编程大模型CodeGeex

其次，将提示（可以是任意描述或代码片段）写入文件tests/test_prompt.txt，运行以下脚本即可开始推理（需指定GPU序号）： # On a single GPU (with more

编程

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

它可以根据输入的信息，生成出与之相关的文字、图片、甚至是音乐！

生成式人工智能经济学

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

在第一阶段，利用混合形状和3D顶点作为中间表示，混合形状提供粗略的运动，顶点偏移描述细粒度的嘴唇运动。

VividTalk 视频

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

多任务学习和直接在提示上训练可以提高模型的鲁棒性。

大模型

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

LangGraph 更喜欢用一种方法，明确定义不同的代理和转换概率，并将其转化为图形，而Autogen 将其表示为更像“人机对话”。

LangGraph AutoGen 对决

只需四步就能构建自己的Agent！达摩院新开源框架小白也能用

在GitHub上还专门提供了详细教程，这就来看看究竟如何构建？

大模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。

Bert-vits 语音

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

举个例子：如图所示，假如用户就想知道3.2节是从哪些方面讨论的（标准答案就是3个方面），如果我们没有将标题信息告诉LLM，而是把所有信息全部扔给LLM，那它大概率不会知道是3个方面（要么会少，要么会多

大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(Prompt Engineering) ，《人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧》一文中有详细的介绍，这里不再赘述。

大模型微调

搭建程序员自己的在线工具库 it-tools

作为程序员，在日常工作中，需要借助一些工具来提高我们工作效率，鄙人日常用得最多的工具，有JSON格式化,SQL格式化,XML格式化,JSON转Execl等等。

开源项目工具类

金融行业的AIGC应用

目前FinChat.io是金融行业功能最强大的AI聊天机器人，旨在提供先进的数字化财务分析体验。

金融大模型

FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC

其原理和我们之前介绍的突破压缩极限的AI语音编解码器类似，使用深度学习网络进行压缩，TSAC这里引入Transformer结构来提升性能。

TSAC 音频工具

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

其次，设计了多头交叉注意力机制，以学习不可观测的潜在市场状态表示，并通过与时间特征和横截面特征的交互进一步丰富这些表示。

MCI-GRU 股票大模型

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