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Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

这个模型套件真的很强大，参数范围从800M到8B，选择多多，无论你有什么创意需求，它都能满足你。

Stable Diffusion DALL·E

Stable Diffusion

Stable Diffusion高精度换脸

Diffusion 模型：BRA_V4_2.safetensors 外挂 VAE 模型：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.vae.ckpt Lora模型：反向tag： CLIP 终止层数：

Stable Diffusion 文生图

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略

ChatGLM3 语音模型开源模型

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

各种复杂任务都能自主解决，例如：让它使用python来分析给定的数据通过这个案例可以看到，XAgent会分步逐一分析并解答问题

ChatGPT 智能体 Agent

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

它利用模拟键盘按键，鼠标移动和窗口/控件的组合来实现各类自动化任务，包括自动化软件安装、登录、数据自动录入、界面自动化测试、数据抓取等，以及可以和其他自动化工具结合起来使用，比如，我们在使用Selenium

Autolt 自动化

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法

Motion Module：AnimateDiff 使用的模型了，也就是前面下载的 Enable AnimateDiff：启用 FPS：每秒的帧数（每一帧一张图片） Number

动画 animate sd

动作识别模型有哪些

采用多任务训练的方法将两个动作分类的数据集联合起来，增加训练数据，最终在两个数据集上都取得了更好的效果（作者提到，联合训练也可以去除过拟合的可能）。

动作识别模型

Gpt写小说，常用的中文指令集「实操篇」

- **示例：** `最大标记数=500` 4.

GPT 写作

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

这其实说明从web-scale的数据中学习是可以超过高质量的人工标注的NLP数据集的。

OpenAI 自然语言监督

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

无监督预训练给定一个无标记的大语料库u，GPT-1通过最大化以下似然函数来训练语言模型：其中, k 是上下文窗口的大小。

GPT

QWen1.5: 卓越模型之路

特别是，Qwen1.5-72B 在所有基准测试中都远远超越了Llama2-70B，展示了其在语言理解、推理和数学方面的卓越能力。

Qwen1.5 开源模型

人工智能的应用范式呼之欲出

（数据表）LLMXplorer，数据覆盖了150多种大语言模型，从17个关键指标上审视大语言模型的训练方法和资源、训练数据、道德对齐、和私有数据安全性和在不同垂直领域的适用性。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法！

ensp; Enable AnimateDiff：启用 · FPS：每秒的帧数（

文本生成视频 AnimateDiff

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

ensp; Transformer Debugger开源地址和其它资源为什么大语言模型难以调测和解释大语言模型需要大量的计算资源来训练，包含了数以千亿的参数

大模型调试工具

如何微调Meta Llama-3 8B

from datasets import load_dataset 加载数据集 1.

Meta Llama 3 大模型

<...80 81 82 838485 86 87 88 89 ...>

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