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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

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

应用费曼技巧进行深入理解提示：“演示如何将费曼技巧应用于学习和记忆[某主题]的信息，通过简化复杂概念并向他人讲解它们。”

GPT

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

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

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

Vae解码节点，这里可以链接不同的VAE来得到不同的解码结果。

文生图

保姆级教程：图解Transformer

;层 Encoder-Decoder 结构。

人工智能

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

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

本文将介绍Ollama和Dify的功能和优势，并展示如何将它们结合使用来快速开发和部署AI应用。

Ollama Dify 大型语言模型

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

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

这个模版可以帮助你有效地引导 AI 进行多步骤推理，从而提高任务完成的准确性和效率。

思考链提示词

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

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

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。

Cursor设计主管分享AI写出高质量代码的12个超绝妙招

1️ 项目规则是基础中的基础咱刚开始的时候，就得先设置个5 - 10条清晰的项目规则，就好比给Cursor画了张地图，让它清楚知道你的结构和限制条件。

MCP 代码

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

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