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什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

正如每次旅行都会开启新的视野和体验，微积分也会不断地启发我们，带领我们走向更深的知识领域。

数学微积分科学

Stable Diffusion

新手向，Stable Diffusion API 接口，在本地调用

如果结果是：{'detail': 'Not authenticated'} 那么你应该是用的一键启动包进行登录，或是在别的地方设置了用户名和密码，解决方法如下： &

SD 文生图

9个范例带你入门langchain

8，聊天机器人(Chatbots): 具备记忆能力的聊天机器人框架（有UI交互能力)。

大模型

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

结论和局限性 NEFTune⽅法可以缓解模型在指令微调阶段的过拟合现象，可以更好的利⽤预训练阶段的知识内容。

NEFTune 大语言模型

网易有道强力开源中英双语语音克隆

它只使用音高、速度、能量和情感作为风格因素，而不使用性别。

语音开源

大规模训练系列之技术挑战

类似的，扩大数据规模也能带来精度提升，如使用 ILSVRC-2012 (128 万张图片，1000 个类别)和 JFT-300M（3 亿张图片，18291 个类别）两个数据集来训练 ResNet50，精度分别为

开源模型

SDXL Styles：七十七种绘画风格任你选择

我之前收藏的很多模型，特别是 Lora 模型确实可以抛弃了。

文生图

盘点来自工业界的GPU共享方案

在算力隔离方面比较特别，和RTA2019的Fractional GPU[11][12]思想颇为近似，通过将kernel限制在某些SM上来限制使用部分算力。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

SD 2.0在训练过程中采用NSFW检测器过滤掉了可能包含色情的图像（punsafe=0.1），但是也同时过滤了很多人像图片，这导致SD 2.0在人像生成上效果可能较差，所以SD 2.1是在SD 2.0

Stable Diffusion 文生图

回归分析：探索变量之间的奥秘

此外，多元与一元回归也是回归分析的重要分支，它们分别对应着单一因素和多个因素的复杂关系。

回归分析变量

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

当考虑其他语言应用，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）或评分语言模型输出（如 AlphaCode 中所做的）时，这个属性是有吸引力的，因为能够在给定时间内输出大量 token 是一个吸引人的特性。

transformer 训练

Stable Diffusion

回来啦｜ Stable Diffusion 图片背景完美替换

nbsp;模型，然后勾选回送蒙版，最后点击生成，获取蒙版图片四蒙版重绘有了主体的蒙版图之后，我们就可以进行图生图重绘了打开图生图菜单，选择上传重绘蒙版，将原图和蒙版图分别推拽到上传区域中

Stable Diffusion 文生图

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

注意几点：名字不能模糊（get_weather总比tool_1好）描述要清晰，别让模型靠猜第二步：生成调用指令用户提问：“33加77等于多少？”

Function Calling 大模型

必读！RAG好用的3种Router

PolyRouter与Moe的区别 · MoE架构包含一组专家模型，这些模型被训练以专门处理不同的数据区域，同时还有一个门控网络模型，负责确定每个专家对最终预测的贡献 · LM路由方法可以视为MoE

RAG Router

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

在这些情况下，幻觉或虚假信息的产生可能特别有害，并可能导致严重后果。

大模型

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