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借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

最近接连接到几个客户找我订制声音的案例： 1.某父亲痛失爱子，因为儿子托梦告知人是可以复活的，于是这位父亲到处寻找让人复活的办法，于是他关注到了最新的人工智能技术，开始找人咨询和学习技术，通过摸索，他知道通过

声音克隆数字人

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

重复向量的问题：当数据块在chunks中频繁重复时，数据质量可能会下降。

RAG 大模型

Agent具体实现

1 适用场景 · 需要多步组合、选择路径的复杂问题。

Agent 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

，最后还有与LLM的交互，整个过程技术复杂度很高。

RAG 大模型

本地部署Manus+DeepSeek保姆级教程！

2.获取API Key 打开DeepSeek开放平台：https://platform.deepseek.com/api_keys 创建API Key，复制保存好 3.安装OpenManus

Manus DeepSeek 教程

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

在我们的第二个基线中,我们首先连接文档的所有文本,然后将其分块为100字的片段。

大语言模型 PDF 文档

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最火文本生成视频插件库

从网址安装中填入 https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff.git 如果没办法通过网站安装，公众号回复&

动画视频 AnimateDiff

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

贪心解码是一种合理的策略，但也有一些缺点，例如输出带有重复文本循环。

大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

;引入了分组查询注意力机制（GQA），提高了注意力计算效率， MiniCPM 3.0 使用了 MLA（Multi-Level Attention），这一核心创新使得模型在复杂任务处理中的推理和生成能力更强

MiniCPM3-4B 大模型

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

三、通义千问通义千问跟讯飞的交互差不多，属于简洁但是有“心机”的，图片理解和文档解析这两个十分重要的功能，放在了非常显眼的主交互区位置

大模型测评

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

然而，超人类模型将能够展现人类难以完全理解的复杂和创造性行为。

OpenAI 人工智能

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

不过，增加了保护提示后，其他人想要获得它就会变得更加困难，足以抵挡 99% 的攻击 Level-1 简单提示这些提示是可以直接复制放到你原有提示的最后，可有效防止 Level 1，2 的攻击 Reminder

GPTs 大模型

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

明确的动词使用：「将这段文字简化，使之适合中学生的理解水平，并用例子来阐释复杂概念。」

提示词写作

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

· · 实现复杂性(实现可以有多复杂?)

生成式AI

如何提高RAG 的效果

这个办法有点类似于咒语“step by step”，通过对复杂问题拆分成多个简单的问题，用拆分后的多个子问题去检索获取参考信息。

RAG 大模型

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