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高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

如果你希望快速上手，而不需要深入了解复杂的技术细节，Ollama是你的理想选择。

Ollama LM Studio 对比

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

（相关链接，见文末）一、原理模型 CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。

大模型

手把手教你用上SDXL——SDXL 1.0 模型资源/comfyUI中文一键包下载

此外，SDXL能够理解诸如“红场”（一个著名的地方）与“红色正方形”（一个形状）之间的概念差异。

SDXL 下载

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

Milvus通过运行: docker-compose up -d 运行docker-compose up 命令后会下载三个镜像 etcd 、minio还有milvus 这个也很好理解

向量数据库

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

“今天用于高端系统的自动驾驶处理单元”，它们只是比人类好了大约10倍，但它们消耗的算力和所需的硬件，则高得多。

生成式人工智能经济学

SD出图新思路

第四步： ①打开controlNet，选择tile处理器 ②选择脚本：【SD upscale】，调整放大倍数和像素及高清修复算法第五步：开始抽奖，然后根据结果来再微调重绘幅度。

文生图 SD

Fooocus制作从小到老图

同理我在其他文档比如表情发型里面写上各个关键词即可另外我们还可以各种搭配，比如我这样

Fooocus 文生图年龄

AIGC生成客服虚拟人

总之做这件事开始让我思考，我对世界的理解是不是有问题，我是不是完全不知道这个世界的基础规则，只是用偏见来看世界而已。

文生图

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

tagger.git sd-webui-prompt-all-in-one 预设了很多AI可以理解的描述词

Stable Diffusion 文生图

角色，背景，任务，产出内容与形式：如何写出优雅的prompt？ - 通用的万能框架

但是在NLP领域里，prompt好像并没有特别权威的官方定义，可以理解为提示，也可以是线索、指令。

提示词 prompt

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

Kandinsky-3还额外采用一个attention pooling从文本特征得到一个全局特征，然后把这个全局特征加在time embedding上嵌入UNet中（SDXL也是将CLIP ViT-G的全局特征类似处理）

Kandinsky-3 文生图开源模型

清华&面壁开源新一代主动Agent交互范式！让AI从被命令到主动帮助

2410.12361 ➤ 代码链接： https://github.com/thunlp/ProactiveAgent 为了更清晰地理解这一技术突破的意义

Agent 大模型

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

· AgentFnComponent：一个通用处理器，允许您获取当前任务、状态以及任何任意输入，并返回输出。

Agent QueryPipeline 大模型

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

RAG对比微调 RAG的应用场景 Naive RAG就是建索引、召回、生成三步走进阶的做法还会考虑索引优化、召回前后做一些额外处理

RAG 大模型检索

Stable Diffusion

Stable Diffusion快速生图，LCM-Lora、sd_xl turbo寄养和亲生谁好？！

一、原理简介 LCM-Lora技术原理随便看看，反正也看不懂。

sdxl SD 绘画

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