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体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

关于Outfit Anyone的论文已经公开了，大家可以在网上找到解读版本。

Outfit Anyone 模拟

数字人：从科幻走向现实的技术革命

本文将探讨数字人的技术原理、发展历程、现状及应用前景，并分析其对社会和个人产生的影响。

数字人语音

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

例如，在文本分类任务中，SFT可以利用模型的预测结果为文本分配类别标签。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD腾讯云3步部署，全程五分钟，附价格费用清单

先说腾讯云费用，计算细则在文末：平均生成单张图片的费用为0.01元~0.1元。

下载开源模型

RPA机器人实现网页自动翻页功能

2.表单填写：自动填写在线表单、申请表等。

RPA 自动

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

刷新闻时，我们也常常能看到数字人公司“布经论道”，代理商躬身入局的故事。

数字人

SD入门教程五：后期处理图片高清放大

：处理该文件夹下的所有图片，比如D:\AItools，那AItolls就是你需要处理批量图片的文件夹。

SD 入门教程修复

网易有道强力开源中英双语语音克隆

torchaudio pip install numpy numba scipy transformers==4.26.1 soundfile yacs g2p_en jieba pypinyin 准备模型文件

语音开源

经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat

你可以回答一般的编程问题并执行以下任务： · Ask a question about the files in your current workspace · 查询当前工作区中的文件

prompt 提示词

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

它最大可支持96k的上下文推理，相比第一代，长文生成和理解能力提升30%。

开源大模型电信

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

《【论文解读】：大模型免微调的上下文对齐方法》中提到的利用上下文学习（ICL），通过采用少量精心策划的风格示例和精心设计的系统提示，对基础LLMs进行有效对齐的URIAL方法；还有一种方法就是对模型大而化之的处理方法

MoE 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

上下文信息存在于用户领域，并且应该与任务规范一起被包含在提示词中，而任务规范存在于不确定的文档领域，在那里，LLM 只是一种可以预测下一个标记的预测器。

开源模型

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

关于层数设置问题，其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的（但一般层数变大，维度也会变大），目前好像没有论文明确表明，但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。

大模型

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

黑天鹅理论： “记住黑天鹅理论来评估[我的商业决策]，考虑那些罕见且难以预测的事件，以及它们可能带来的巨大影响。”

prompt

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

报道提到，GPT 开发速度放缓的部分原因是用于预训练的文本和数据供应减少（预训练有助于 LLM 理解概念之间的关系，从而解决起草内容或调试代码等任务）。

Scaling Law AI大模型

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