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被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

相反，“让每一个参数发挥最大的作用”，在同等参数量上实现更好的性能，才是解决大模型“高效”训练的核心。

Grok-1 开源模型

查理·芒格：关于人生的13个忠告

让我现在就来使用一点逆向思考。

人生箴言查理芒格

大模型实践总结

基于目前现有的一些AI框架和大模型，无法充分利用3台服务器。

大模型训练

京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

此外，国家创新应用先导区的应用场景公共服务平台项目获工信部立项支持；同济、交大、复旦正在开展“人工智能前沿基础理论与关键技术”市级科技重大专项攻关。

大模型钛媒体

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

7B和13B版本使用了1T的tokens进行训练，33B和65B的版本使用了1.4T的tokens进行训练。

大模型微调训练

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

所以看起来现在有很大的趋势都是更多利用提示词工程。

大模型

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

这就是embedding的作用。

开源模型

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

Lora的作用是让图片主体符合我们的需求 ControNet的作用是精细化控制整体图片的元素——主体、背景、风格、形式等提示词的用法我在SD的教程里讲过，这个更多的是需要平时的积累，用AB测试去知道每个词对图片产生的影响

文生图

ComfyUI学习笔记：插件安装

进一步丰富功能时，需要按需自主添加节点，例如加入LoRA：也可以使用节点搜索（双击空白处）：这与webui一上来就摆好盘的软件操作思路有所不同：所以之前有webui使用经验后

comfyui 插件绘画

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

我们还是用常用的MiniConda来创建一个虚拟的Python环境。

通义千问

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

模型难度较大，不推荐入门者使用。

文生图漫画

智谱AI大模型ChatGLM3-6B更新，快來部署体验

以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

ChatGLM3-6B 开源模型

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

3、使用神经常微分方程（ODE）：通过使用ODE求解器，可以在不需要额外训练的情况下提高扩散模型的速度。

StreamDiffusion 文生图

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

量化模型相关细节，包括用法、显存占用、推理性能等。

大模型

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