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白话Embedding：普通人都能懂的科普文

英文原文链接https://jina.ai/news/embeddings-the-swiss-army-knife-of-ai/

Embedding 向量

图解 transformer——逐层介绍

嵌入层接受一个 (samples, sequence_length) 形状的二维单词ID矩阵，将每个单词ID编码成一个单词向量，其大小为 embedding_size，从而得到一个（

Transformer 大模型图解

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

千万不要尝试除python3.8以外的python版本刚开始我的环境版本是python3.10，开始部署CosyVoice模型，知道官方使用的是python3.8版本，结果在部署运行中花了接近4个小时

asr tts 声音

ComfyUI的特性以及安装流程

命令行选项：--lowvram，可在显存小于 3GB 的 GPU 上工作（在显存较低的 GPU 上自动启用）即使没有 GPU，也可以使用 --cpu 进行工作（速度较慢）可以加载 ckpt

ComfyUI 文生图

【ComfyUI】爽玩必备,6大插件汇总推荐！

这次的效果就比较符合我们提示词的描述，一个大男人和一个小女孩。

comfyui 文生图

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大模型

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

小心谷歌，因为搜索已经死了！

开源模型

手把手教你用 SD 生成文字形状的光线，用来做营销宣传图非常有效

Ending Control Step这个参数建议0.6-0.75，代表着ControlNet什么时候停止介入，数值越大后面留给模型处理融合的时间就越少，文字融合度就会变差，数值越小模型介入过早就会破坏已有的结构导致看不清文字

图像文字 ControlNet Stable Diffusion

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

对于轻松分解为更小的、可解决的子问题并合并为最终解决方案的案例，GoT提示效果非常的好，但是其成本也相对较高。

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）

) print(str(response)) 小结由于该特性仍处于研发预览状态，无官方详细的解读，单从案例看，当前对于自定义流程的Agent实现上尚存在一定的限制，这将是其改进的方向

Agent QueryPipeline 大模型

prompt必须知道的26条军规

用简单的英语编写[文章/文本/段落]，就像你在给一个5岁的孩子解释东西一 6、 “我将给予$xxx的小费以获得更好的解决方案！”

prompt 大模型

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

但是这两种方法各有弊端： § 规则的方法是指把复杂的自然语言问题转化为规则符号，往往需要行业专家的介入，缺乏容错能力，小错误可能导致整个系统的失败。

Agent 大语言模型

EduChat：教育行业垂直领域大模型

作为一个开源项目，EduChat提高了特定教育功能的性能，同时保持了与其他具有同等参数大小的大规模模型相当的基础能力。

教育大模型垂直领域

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

开源垂直领域大模型汇总目前有很多的垂直领域大模型已经开源，主要在医疗、金融、法律、教育等领域，本小节主要进行「中文开源」模型的汇总及介绍。

垂直领域大模型开源模型汇总

大模型时代-行业落地的再思考

而且，该阈值和预训练模型的大小，预训练时原始数据的比例等条件都息息相关，需要在实践中反复修正（这个时候就能看出scaling law的重要性了）。

大模型

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