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一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

2、搭建本地知识库问答系统MarxKB的优势在部署好MarxKB后，你可以添加个人笔记，工作文档，甚至在线网页到知识库里面，然后通过建立索引加上大语言模型对这些知识库的理解实现对文档内容的实时搜索与问答

知识库MaxKB 开源

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

局部注意力具有相同的特性，而将循环块与局部注意力混合则可以保留这一优势。

transformer 训练

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

搭建Demo的方法，包括WebUI和CLI Demo 更多关于Qwen在工具调用、Code Interpreter、Agent方面的内容长序列理解能力及评测

大模型

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

category=Chinese+Blog 这些模型的具体表现如何？

MiniCPM 大模型

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

简单来说，RAG的工作就是作为一个信息的搜集者和整合者，帮助LLM更好地理解和回应提问。

OCR RAG 开源

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

下面介绍llamaindex在这方面的一些具体思路和实现。

大模型

图解 transformer——逐层介绍

具体来说，该前馈网络由一个线性层，一个激活函数和另外一个线性层组成。

Transformer 大模型图解

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

同时，你也可以用它来借助一些支持Markdown语法的平台或者软件，进行文字的创作，结合平台定义的快捷键，会大大的提高你的工作效率。

Prompt 提示词 Markdown

Stable Diffusion

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

讲到zhel，大家应该明白为什么SDXL为什么这么火，这么受欢迎了，确实它在一个模型之中，帮助我们节省了更多的精力，为什么它有这种能耐的，这得从其工作原理说起：

SDXL

入坑必看：comfyui界面与基础操作

通过将节点的输出与另一个节点的输入连接，就可以形成一个工作流程。

comfyui 文生图

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

"assistant", "content": "{RDF graph using custom Schema1 ontology semantics}"}] } … 所以问题就变成了创建一个具有代表性的微调训练集

知识图谱大模型

【进阶】-文生图术语解释

神经网络在这种数值上工作得很好，这就是为什么 SD 的开发人员选择 CLIP 作为 Stable Diffusion 生成图像方法中涉及的 3 个模型之一。

文生图

ComfyUI-基础图生图&基础图片缩放

▍基础图生图（A航线🤔） webUI将文生图和图生图拆分成2个工作page其实是有逻辑分类误导的。

ComfyUI 图生图

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

这段代码使用了cxvxpy作为最优建模工具。

算法 python

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

• 一线从业者: 互联网和计算机能发展这么快，开发和测试人员等一线从业人员其实对技术的内卷也是非常严重的，技术不仅可以提高工作效率，还可以在职业发展上提供帮助，如准备跳槽时强化简历

技术技术教程

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