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Comfyui工作流管理插件，再也不用保存本地了！

“ 管理插件 workspace-manager 可以把工作流集中在Comfyui界面上，打开侧边栏就可以轻松在工作区中的不同工作流之间切换，还可以通过修改名称快速创建新的工作流

Comfyui 工作流插件

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

1B(10亿）个参数通过4GB来存储，总结如下表: 可以看到的是： · 一般模型文件的实际尺寸要比简单计算的尺寸大 · · 即使是同样参数和精度的模型

大语言模型运行

Github2.1万星！开发者的“瑞士军刀” 开源！

集成工具箱：DevToys 提供了一系列集成工具，包括编码助手、格式转换器、文本处理工具等，这些工具在软件开发的不同阶段都非常有用。

DevToys 工具集开源

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

与传统的双阶段人像生成方法不同，FaceChain FACT 重新构建了 Stable Diffusion 模型的架构，使其能够将人脸信息作为独立分枝的条件，平行于文本信息一起送入模型中进行推理

FaceChain FACT 文生图

SDXL Styles：七十七种绘画风格任你选择

基本介绍用过 SDXL 的同学，应该能切身感受到其出图质量相比之前的 SD 1.5、2.x 等版本都有了很大的提升，同时 SDXL 支持的绘画风格也很丰富，从照片、动漫、水彩，到线稿、涂鸦、剪纸，再到建筑

文生图

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

提示词压缩正是旨在保留重要信息的同时，缩短提示词的技术，从而降低开销，同时也能加快语言模型的响应生成速度。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

同时，这款应用实现和出圈也体现了AI 2.0时代，应用构建的不同，其生产速度与移动互联网应用有着质的改变。

提示词 prompt

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

不同的检索增强方法范式，包括传统的检索器-响应器方法和增强检索器-重排序-响应器框架。

RAG 检索大型语言模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

在实验中是增加了一个MLP重参数化，确保效果，使用MLP后的结果做预测提示微调（Prompt-tuning）将prompt扩展到扩展到连续空间，但是仅在输入层加入prompt连续向量，且不固定，同时使用

训练微调

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！

这个模型提供两种不同上下文长度的版本：一种是4k tokens，另一种则是128k tokens，它们通过经过精心设计的预训练和指令调整流程，使得Phi-3 Mini能够更加精确地把握人类的语言习惯

Phi-3 Mini 开源模型微软

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

主要用于凸显图像的前景背景和空间关系，前景的比重大，背景浅（提示词加上空间等），在使用场景适用于对空间纵深有需求深度有好几种预处理器，你可以都尝试下，它们区别总结为对前景背景比重不同，

绘画作图

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

o LM Studio：闭源的专业选择 o • 商业性：与Ollama不同，LM Studio是一个商业产品，它提供了专业的技术支持和持续的更新

Ollama LM Studio 对比

国际货币基金组织最新发布：关于AI与未来工作的报告

如果AI与高收入工人的互补性很强，劳动收入不平等可能会增加，同时资本回报增加将导致财富不平等增加。

AI行业报告 AI

喂饭级 AI’MWISE 启动器安装教程

六、附录由于window、mac、Linux等不同平台不同显卡对程序的兼容性不同，可能会出现一些依赖或者子程序没有安装成功，我们会定期统计以及修复，如果遇到问题可以在以下的表格和文章寻找答案，以及上传你遇到的问题

文生图

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

可以看到，该工具估算的ChatGLM-6B模型在不同精度下的训练和推理的显存需求结果如下：上图的第三列上图的第三列表示推理显存乘以1.2的结果。

大模型

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