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让ChatGPT帮我写SQL

该工具功能强大，对于初学者来说，还是很友好的，可以帮助初学者快速掌握SQL语法。

SQL

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

但中文方面还是一言难尽虽然这段代码很简单，但当时我提这个需求的时候第一时间想到的就是Nmap，如果他完全自己编码啪啦啪啦一大推，即使实现了需求也会略显痴呆，懂得调用合适的工具看起来不是很傻

llama GPU内存

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到

GPT

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

比较简陋中间生成花了一分钟，剪掉了如果你也想像我一样手机跑图，本篇文章所讲述的api内容必不可少，有一定的程序基础即可掌握 > 准备工作

文生图 api

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

具备的一些能力自我认知、提纲写作、文案写作、邮件写作助手、信息抽取、角色扮演、评论比较、旅游向导等局限性由于 ChatGLM-6B 的小规模，其能力仍然有许多局限性。

大模型

掌握 Midjourney 提示词技巧成为 25 个流派的摄影大师

指定经典的工作室摄影背景，例如“无缝白色 (seamless white)”或“柔和的灰色 (muted gray)”来模仿商业镜头。

文生图摄影提示词

【万字干货】掌握 Midjourney 提示词技巧成为 25 个流派的摄影大师

指定经典的工作室摄影背景，例如“无缝白色 (seamless white)”或“柔和的灰色 (muted gray)”来模仿商业镜头。

文生图训练提示词 Midjourney

对于大模型RAG技术的一些思考

所以我们只能通过一个较为昂贵的方案，即部署了一个多模态模型，通过prompt来对文档中的图片进行关键信息提取，形成一段摘要描述，作为文档图片的索引。

RAG 大模型

中文原生文生图大模型来了！腾讯混元推出，Sora 同架构

升级后的混元文生图大模型采用了与 sora 一致的DiT架构，不仅可支持文生图，也可作为视频等多模态视觉生成的基础。　　

文生图混元腾讯

快手版Sora「可灵」开放测试：生成超120s视频，更懂物理，复杂运动也能精准建模

还有宇航员在月球上奔跑的画面，动作流畅，步态和影子的运动合理恰当，太绝了。

可灵快手文生视频

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

然后软件会在图像上添加一个带有实际文本的图层，这样你就可以在浏览文件时选择它作为一个单独的组件。

大语言模型 python

AI落地里那些假的机会

它确实可以作为一个核心的新体验的支撑，但不同的场景对所谓可用的划线是不一样的。

大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

总体思路有点像ReAct[3]系列的进阶版本，其在搜索侧和答案修正侧都做了更多的一些工作来优化实际效果。

RAG 大模型

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

" image = pipe(prompt=prompt, guidance_scale=3.0).images[0] 根据在包含2600+个用户的prompts上的人工评测

文生图 Playground

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

LangChain + ChatGLM2-6B 构建个人专属知识库 ChatGLM2-6B 部署这里我们还是白嫖阿里云的机器学习 PAI 平台，使用 A10 显卡，环境准备好了以后，就可以开始准备部署工作了

知识库

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