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这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

其次，现在很多AI工具让很多小伙伴用AI也能很简单，不需要梯子，而且不需要指令。

AI工具

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

如果您有微调向量化模型的能力，这部分就可以跳过了。

大模型

prompt必须知道的26条军规

weight ->想要在新域上获得较好的性能，预训练模型越大，fine-tune需要的数据也越多 ①大的LM有基于大量训练数据的天然的迁移学习能力，设计大LM的时候一般都想要让模型同时完成较多的任务

prompt 大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

如果可以，它将能统一整个应用的构建模式，对于开发者来讲，会带来一致的开发体验。

Agent QueryPipeline 大模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

GPTs 提供了一种更智能、更个性化的体验，无需每次都进行教育，使用户能够更快地获得答案。

GPTs AI Assistant

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

数据集中的每个数据样本都应具有明确的实际意义，以便模型能够较好地理解其含义。

大模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

借助YaRN优化的长度外推训练方法，模型的上下文能力得以扩展到了128k大小。

Deepseek-V2 大模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

最后，注意不同的 VAE 适配的模型不同，也不是某个 VAE 可以用在任何模型下，否则可能会生成非常奇怪的图。

Stable Diffusion 文生图

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

，那么最终的结果可能是这些小数点的乘积。

RAG 大模型

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

在通过提议的管道构建的数据集的滋养下，PhotoMaker展示了比基于测试时间微调的方法更好的ID保存能力，同时提供了显著的速度改进，高质量的生成结果，强大的泛化能力，以及广泛的应用。

PhotoMaker 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

性能提升：总共3项性能提升； 5.

SD 画图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

它可能会非常慢，因为他并不确保扩散过程在某个确定的采样步数内能完成。

绘画采样器 SD

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

- LegalTech创业公司软件工程师使用基于PostgreSQL的Timescale Vector的优势借助PostgreSQL在关系型数据库方面的企业级应用优势，再加上Timescale

大模型 PostgreSQL

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

示例：在黑色 T 恤衫上印制宽幅矢量设计，以像素艺术形式表现 "能量提升蘑菇 "和文字 "提升等级"。

DALL-E T恤设计

垂直领域大模型的思考

相比能做很多事，但每件事都马马虎虎的通用大模型；只能做一两件事，但这一两件事都能做好，可被信赖的垂直大模型会更有价值。

垂直领域大模型

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