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傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

4/45 安装好环境之后，我们要点击 “2-2.安装依赖.bat” 这个脚本，无需管理员身份，双击即可！

ChatGLM3 大模型

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

能够让大模型推理结果变得更好的基础优化手段已经非常多了，这里梳理了常见的提示技术手段和对应的论文： - Zero-shot（零样本提示）：https://arxiv.org/abs/2109.01652

prompt 提示词

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

ViTPose+进一步拓展到多种不同类型的身体姿态估计任务，涵盖动物、人体以及典型的身体骨骼、手、脚、脸部等关键点类型，在不增加推理阶段模型复杂度和计算复杂度的情况下，实现了多个数据集上的最佳性能。

ViTPose+Transformer 身体姿态

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这些算法被广泛用于各种自然语言处理任务中，例如文本分类、机器翻译、情感分析等。

embedding

Stable Diffusion

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion！少年啊，这盛世如你所愿！（附中文汉化插件）

材质节点编辑器、纹理节点编辑器、几何节点编辑器等等，都是经常会用到的，所以Blender和ComfyUI从工作流程上就是天然适配。

开源模型

[中文开源震撼首发]33B QLoRA大语言模型Anima真的太强大了！QLoRA技术可能是AI转折点！

chatbot评测集比较简单，真正比较考验模型能力的复杂逻辑推理及数学问题上小模型和大模型差距还是很明显的。

开源模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

abbucket=6&id=656544342321&ns=1&spm=a230r.1.14.48.b3f84f64A9YLJ0的"宝贝详情"和"尺码推荐"整理成《local_knowledge_clothing_describe.txt

langchain

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

简单来说，就是让模型输出结果，人类提供结果反馈，然后模型学习理解哪些输出是更好的，这里所说的更好包括道德、价值观以及回复质量等。

OpenAI 人工智能

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

Qwen2 系列模型在代码和数学能力上有显著提升，尤其是在长文本处理方面，其中 Qwen2-72B-Instruct 模型能够完美处理 128k 上下文长度内的信息抽取任务。

qwen 千问开源

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

因为类似这样的研究，有利于理解我们的认知过程。

stablediffusion

GLM4 开源了！！！还有多模态

GLM-4-9B 不仅仅是一个模型，它是智谱 AI 对深度学习和自然语言处理能力的一次全新探索。

智普 ChatGLM 多模态

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

我们对技术的理解，要比技术本身更加重要。

大模型微调

Stable Diffusion

Stable Diffusion高精度换脸

（4）选择脚本并执行生成图片（5）精修后的图片（2K）操作步骤三：对精修后的进行高精度处理（1）发送到后期处理（2）选择放大算法

Stable Diffusion 文生图

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

比如长上下文能力是国内最强的，在 prompt 合理的情况下，上下文各个位置上的信息提取出来的概率都超过 90%，并不是简单用 LongChat 这种方法就能扩出来的。

大模型

大模型与游戏结合的一个思路

目前这类游戏主要都是靠鼠标和键盘来操作，有了ChatGPT这种能够“理解”自然语言的人工智能大模型，那么完全可以通过自然语言来进行所有操作，比如命令某支部队去到什么地方，直接用文字就可以了，就如同你给部队下达的命令电报

人工智能游戏

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