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秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

1、RNN（循环神经网络）时间：20世纪90年代关键技术：循环结构和记忆单元处理数据：适合处理时间序列数据应用场景：自然语言处理、语音识别、时间序列预测等 RNN是一种神经网络模型，它的基本结构是一个循环体

大模型学习

字节，悄咪咪做了个 Liblib

在这个阶段几乎不会有流量支持，靠产品自身的形态吸引自然用户；进入第二阶段的产品，开始可以拿到一部分初始预算进行外部推广，由专门负责增长的团队负责拉新留存，进行产品排名，数据表现好结合内部分析，从创新产品中心进入到具体的产品组

Lumi 大模型

我，大语言模型

我不存在写作障碍（如这位译者般），只因我的本质，就是在不知道故事结局情况下不断写出下一个字。

大模型

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

此外，它们还支持诸如图像修补、上色和超分辨等零样本数据编辑，而这些并不要求在这些任务上进行明确的训练。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

SD模型的优点，它可以生成高分辨率、高质量、高多样性的图像，而且可以很容易地与其他模型结合，比如变分自编码器（VAE）或对抗生成网络（GAN）。

LCM/LCM-LoRA 文生图

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

你可以随意浏览、收藏、评价以及分享其他用户创建的提示，当然也可以上传自己的提示和作品，并且与其他AI艺术爱好者进行交流互动。

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

具备任务策划能力的 Agents 可以更深入地把握任务的结构和目的，并据此分配资源和做出最佳决策，从而确保任务的效率和完成质量。

生成式AI

通往AGI之路，提示词入门

从上面官方的定义以及大模型的结果，我们可以得到结论，其实提示词并不神奇，就是输入给模型的文本和短语。

AGI 提示词

3.5k star！一款万能的 SQL 分析工具，厉害了！

简介 dsq它是一个命令行工具，可以对数据文件进行 SQL 查询，让你轻松对各种文件进行查询、分析和处理。

dsq 开源项目 SQL

保姆级教程：图解Transformer

;层 Encoder-Decoder 结构。

人工智能

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

c）如果LLM选择了工具/操作，则调用Tool Pipeline来执行工具并收集工具执行的结果。

Agent QueryPipeline 大模型

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

该数据集包括数亿张打印文本行的图像。

OCR 手写文字识别

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

在训练阶段，将该专家判别器保持冻结状态，保证判断结果不受伪影的干扰。

wav2lip 语音

prompt中的分隔符号的正确使用方法

#句号 (.)用途：用于结束句子。

prompt 分隔符

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

ChatGLM3安装我们建议通过 Conda 进行环境管理。

ChatGLM3 大模型

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