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Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

如果不是SD生成的图片，或者被抹除的信息，我们就什么也得不到：抹除图片的生成参数这里介绍一个开源的小工具：exifcleaner，地址在：https://github.com/szTheory

文生图 Stable Diffusion

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

研究者们要求人工注释者们不使用任何高级数学概念，只能使用基本算术（加法、减法、乘法和除法）来出题。

过拟合小模型

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

以农业和医疗两个领域为例，我们来看一下两个领域中所面临的具体挑战： 1.

大模型用户

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

本文发现，在 CQIA 子集上训练的模型在人类评估以及知识和安全基准方面取得了具有竞争力的结果。

弱智吧训练数据集

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

翻译：现在我们有一个 reference-only预处理，它不需要任何控制模型即可实现直接使用一张图片作为参考来引导扩散。

文生图

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

直接在预训练语言模型中统一建模，比如GPT2/GPT3 前缀微调（Prefix-tuning) 将prompt方式扩展到连续空间，在每层输入序列前面添加prompt连续向量【随机初始化，并不对应到具体的

训练微调

2024，智谱如何更快？

这依然是一个有很高门槛的事情，训练模型需要大量钱、需要写过模型训练代码的人、需要坚定的技术路线和公司战略层面坚持不懈的投入，不是谁喊上一嗓子，中国大模型就能跟GPT-4同台竞技。

GPT-4 大语言模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

这三部分原因确实能加快训练速度，然而它们并不是LoRA所独有的，事实上几乎都有参数高效方法都具有这些特点。

大模型

向量数据库不是一个单独的数据库分类

其结果是，我们有必要考虑“向量数据库”是否有必要作为单独的数据库分类存在，还是仅仅是一个任何数据库都能提供的特性。

大模型向量数据库

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

PostgreSQL是世界上最受欢迎的数据库，它有一个很好的优点：它已经在生产中使用了30多年，强大而可靠，并且它有一个丰富的工具、驱动程序和连接器生态系统。

大模型 PostgreSQL

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

“这显然是一个深思熟虑的策略性动作。”

大模型暗战

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

由于 SDXL 将图片尺寸也作为指导参数，因此可以使用更低分辨率的图片作为训练数据，比如小于256x256分辨率的图片。

文生图

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

本次开源的两个中文多模态大模型，包括如下：由 LinkSoul.Al 团队牵头，北京智源人工智能研究院、北京大学、零一万物等国内头部顶尖人工智能团队通力合作的第一个支持中英双语、语音到文本的多模态开源对话模型

开源模型

AI视频新技能！这套流程教你打造视频人物和声音完美同步！

但目前的AI视频尚未解决视频和音频结合的问题，让人物的嘴与音频完美同步仍然具有挑战性。

AI视频

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

RAG的工作原理 RAG系统典型由三部分组成： (1) 检索器：从大规模文本数据中检索与输入查询相关的文本片段。

大语言模型 RAG检索增强

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