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11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

只需简单地使用这11个顶级的AI指令（Prompts），ChatGPT立刻就是你的私人教练，教你如何游刃有余地学习新知识，感觉就像揭开武功秘籍的绝招一样震撼。

GPT

Stable Diffusion

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion！少年啊，这盛世如你所愿！（附中文汉化插件）

而一款开源软件，那就意味着它极高的自由度，可以将很多的功能包容进来，blender也正是以一款软件就能建立完整工作流而立足的。

开源模型

AI绘画：InstantID Win11本地安装记录！

等人的时候，时间很慢，想干活，时间就飞快。

InstantID Win11 安装

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

如果是歌声的话，还需要使用特别软件进行人声分离，将伴奏声和人物干声分离，然后再对干声训练得到ta的声音模型。

so-vits-svc 音色转换教程

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

选定一个底模，一个采样，就可以开始工作了。

stablediffusion prompt 提示词

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

这意味着，在相同成本下，Qwen2.5-Turbo可以处理的token数量是GPT-4o-mini的3.6倍。

Qwen2.5 开源模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升

在AI的众多分支中，语音识别技术的突破性进展尤为引人瞩目。

Whisper 语音识别

一文带你认识ELMo

由于单词级别考虑数据可能稀疏，出现OOV问题，拆成字符后稀疏性没有那么强了，刻画的会更好。

embedding

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

在成本效率方面，相比V1的稠密模型，V2模型节约了的训练成本，减少了推理时的 KV-cache 显存占用，将生成的吞吐量也提升到了原来的倍。

Deepseek-V2 大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

PostgreSQL是世界上最受欢迎的数据库，它有一个很好的优点：它已经在生产中使用了30多年，强大而可靠，并且它有一个丰富的工具、驱动程序和连接器生态系统。

大模型 PostgreSQL

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

当然了，AI换脸的能力是有限的，不可能100%无瑕疵，还要结合比较合适的提示词以及模型，但是效果已经很让人震惊了。

AI换脸

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

如果是歌声的话，还需要使用特别软件进行人声分离，将伴奏声和人物干声分离，然后再对干声训练得到ta的声音模型。

声音 sovits

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

这使得开发人员可以轻松地将 LLM 集成到他们的应用中。

Ollama Dify 大型语言模型

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

向量也使用相同的方式集成：新向量在索引时缓冲到内存中。

向量数据库

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