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再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

面对这样的要求，设计师肯定会脑瓜嗡嗡的。

Anydoor 文生图

除了深度换脸、模拟配音，还能口型匹配的AI软件出现了

Davies当时正在研究AI技术，他们没撒航就觉得他们的团队肯定能够实现这个功能。

AI

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

这种自豪感，源自于我们对自己所付出的努力和汗水的认可，也源自于我们对自己所取得的成绩和进步的肯定。

中文大模型训练

初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

如果你是一名创业者，那么我相信这30种商业模式里面肯定有一款是你的初创企业正在使用的。

初创商业模式

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

现在，公众仍然不清楚细节，马斯克似乎认为答案是肯定的，而「看到了什么」的Ilya，至今去向不明。

OpenAI 大模型

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

像更加靠谱的中心节点集中是因为不知道别的信息是对是错，只能借助于传统的社会体系的筛选，一般的流量更加分散则是因为内容过多，流量还是那么多，内容变多，那平均下来肯定更加稀薄。

大模型

论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

Part3GPT3.5和GPT4效果对比答案肯定是GPT4效果更好！！！

论文提示词写作

换脸软件 FaceFusion 保姆级教程

github.com/facefusion/facefusion 要运行这个软件，可以本地安装、Colab、租用云算力都可以，这款软件本身要求不是很高，但是为了更好的体验，有 GPU 的、内存大一些的肯定会更好

FaceFusion 教程

聊聊 AIGC 一些拧巴的现状

所以，如果你懂做流量，能接到单子，学会作图不难，找到有能力接单的人也不难，你肯定能赚到钱。

开源模型

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

“因此，我认为可以肯定的是，所有主要参与者都已经达到了训练时间更长、收集数据更多的极限......

Scaling Law AI大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

但是目前来看，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

SDXL

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

一分钟，你的问答对就生成完了，直接扔到txt里，灌给Dify或者Langchain-ChatGLM啥的，都行~ 你的知识库如果大的话，一次性肯定没法全扔进去，所以我们才需要开两个窗口，不断复制粘贴

LangChain 知识库

解码二维码：揭秘我的漂亮二维码生成秘诀！

对于需求者来说，二维码肯定是要能被识别的，只是好看没有用处。

图像文字

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

· 优点 · 所有依赖项都安装在 Docker 中 - 可以立即获得一个肯定可以在计算机上运行的现成环境。

大模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

在PTQ中，阈值或者scale一般是通过统计的方法，然后人工通过一些分布相似性得到的，然而，这肯定是有误差的。

大模型

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