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拒绝996，想出海赚美元？这7个GPT方案绝对靠谱！

利用AI技术，为全球用户提供高质量的文案。

ChatGPT 写作

ReplaceAnything：阿里最新项目！重绘图片里的任何元素，商用价值极高！用最简单的部署创造最大的价值！

可以在文章最后的链接里体验demo 服装更换选定区域后，可以完整的保留人脸或者动作，给图片内角色换上指定的服装、发型、背景。

ReplaceAnything 文生图

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

在AI领域，更大的参数意味着更好的质量。

SDXL

造梦师手记：C站最受欢迎的大模型推出了SFW版

众所周知，和其他AI绘画工具相比，Stable Diffusion最大的优势是可以本地部署，同时可以不受限制的出图，甚至NSFW（字面意思是非工作时间不要看的图，往往是指涩图）。

DreamShaper 大模型文生图

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning(也就是我们常说的P-Tuning)，固定模型前馈层参数，仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微调大模型。

微调大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优越，同时更易于并行化，且训练时间大大减少。

Transformer 大模型

RPA和大模型结合：开启智能自动化的新纪元

RPA和大模型结合可以让软件机器人具备自然语言交互的能力，从而提升用户体验和满意度，扩展应用范围和场景。

RPA 自动化大模型

颠覆数据存储方式：向量数据库的威力

通过计算用户向量与物品向量之间的相似度，可以实现个性化的推荐。

编程数据库

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

事实上，SD 1.5 使用的一些 ControlNet 模型并不是官方模型，比如广为使用的 qrcode（二维码）模型。

SDXL

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

事实上，Lamini已经使得LLM（大规模语言模型）的微调变得简单，只需要10分钟和几行代码，你就能够微调你自己的模型。

大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

正如我在《大模型时代的应用创新范式》一文中所说，大模型会成为AI时代的一项基础设施。

大模型微调

13个神级Chatgpt指令，助你小说丝滑过审

示例：原文“我只是想告诉你，这个问题确实很重要，我们必须马上解决它。”

ChatGPT 写作

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

目前你可以在Playground V2 - a Hugging Face Space by playgroundai或者https://playgroundai.com/体验这个模型：

文生图 Playground

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从MoveNet的技术博客分享中，我感受到Google在这方面的工程能力确实值得我们学习，它在两种范式之间取得了优秀的平衡，既避免了单独训练一个det模型，又尽量保留了单人姿态估计的精度优势。

MoveNet-SinglePose Google 模型

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