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Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

可以看到，它提供了很多操作系统的版本，大家可以选择适合自己的。

文生图 Stable Diffusion

惊了，ChatGLM、Vicuna 等热门大模型丝滑 input，跟所有的下载上传说拜拜

openbayes.com/docs/open-resources/ 公共数据集模型就像巨人，需要投喂大量数据作为燃料

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ChatGPT写论文最强指令！

请搜集（XX作者/研究机构）在（XX领域）方面的相关论文根据我提供的作者姓名或研究机构，请找出他们在特定领域上的重要贡献或近期发表的论文。

ChatGPT 指令

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

让模型使用参考文本作答知识库的经典用法，让大模型使用我们提供的信息来组成其答案。

提示词 prompt

领域大模型-训练Trick&落地思考

选择题形式可以自动评测，方便模型进行初筛；开放形式人工评测比较浪费时间，可以用作精筛，并且任务形式更贴近真实场景。

垂直训练大模型

cursor+coze智能体，一行代码没写，我撸了个小程序

我们首先要安装cursor软件，安装和注册地址基本上按照官方操作即可。

cursor+coze 智能体

pdf2htmlEX：效果相当好的一个PDF转HTML程序，和原始PDF几乎一模一样。

Chrome渲染PDF，再导出成HTML，甚至图片都转成了 base64 字符，所以一个网页就可以包含完整的文本、字体和图片等内容这是我的 pdf2htmlEX 分支，旨在允许开放协作以帮助保持项目活跃

PDF转换

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

这段代码使用了cxvxpy作为最优建模工具。

算法 python

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

我们将在“知了”的后续版本中，提供开放API，届时用户可以通过更加便捷的方式，将所需的知识汇聚起来，形成一本本具有自身特色的“书籍” ，例如：数据集、教师信息、工作文档、通知公告等

大模型

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到

GPT

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

基于交互的严肃性，应用输出内容必须能够达到100%的准确，尤其是在针对政策类、法规类和操作手册类文档。

大模型

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

最后，部署ChatGLM-6B目前涉及到从GitHub、HuggingFace以及清华云的地址，下面我们将详细说明如何操作。

提示词 prompt chatgpt

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这就是大模型的工作原理：它们学习大量的数据，然后总结出这些数据的关键信息，以便我们能够更快地理解和利用这些知识。

大模型从零开始

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

作为回应，XAgent 迅速启动了下载 IMDB 数据集的过程，以训练一款先进的 BERT 模型。

ChatGPT 智能体 Agent

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