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让你不怕任何事的3个顶级思维（建议收藏）

刘和平发现，许多情节和角色虽然具有历史背景，但对整个故事线没有实质性的贡献。

灰度思维减法思维

领域大模型-训练Trick&落地思考

六、领域评测集时必要内容，建议有两份，一份选择题形式自动评测、一份开放形式人工评测。

垂直训练大模型

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

最近接连接到几个客户找我订制声音的案例： 1.某父亲痛失爱子，因为儿子托梦告知人是可以复活的，于是这位父亲到处寻找让人复活的办法，于是他关注到了最新的人工智能技术，开始找人咨询和学习技术，通过摸索，他知道通过

声音克隆数字人

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

最后，全局跳转条件的场景： “正在对话”这个标签显示了当前哪个代理具有处理问题的优先权，扣子允许用户设定在一轮会话后，优先级是停留在刚处理完问题的代理，还是回到开始结点连接的第一个代理

多代理模式大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

安装ControlNet 工欲善其事必先利其器，ControlNet还是先要安装好的，已经安装好的请跳过这一步。

StableDiffusion 文生图

13个神级Chatgpt指令，助你小说丝滑过审

示例：使用标题、章节和分段来组织文章内容，使其更具条理性和易读性。

ChatGPT 写作

实现聊天机器人打字机形式输出内容：SSE原理介绍及Post实现方式

具体可以使用开源组件完成需求：https://github.com/Azure/fetch-event-source 　　前端　　　 const

大模型

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

; 依靠高质量数据训练，无需借助ChatGPT合成数据:Llama3-ChatQA-1.5的训练数据主要来自人工标注的会话式问答数据集以及其他高质量

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

领域大模型LLM训练Trick

进行大模型微调时，数据是比较重要的，数据的高度决定模型效果的高度，因此数据的质量重要性大于数据的数量的重要性，因此对于构建微调数据时的几点建议如下所示：（1）选取的训练数据要干净、并具有代表性。

垂直训练大模型

ChatGPT写论文最强指令

如有改进空间，请给出具体的建议，并协助我优化论文结构。

ChatGPT 指令

《嬛嬛朕emo啦》但马斯克！阿里这项技术开放试玩

例如，面部区域控制器并不严格限定面部的具体位置，而是给出了一个允许面部运动的较大区域。

音频阿里

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

体验地址：https://anakin.ai/apps/openchat-16466 Nous Capybara Nous Capybara：一款开创性的人工智能应用程序，灵感来自 Nous Capybara

开源大模型

替代画师？不，AI把枪指向了商业摄影

4、人像艺术加工提示词： vampire beliefs,by Mark Tedin,by Jean-Marc Nattier,by Tim Burton,Carne Griffiths and

文生图

windows安装向量数据库milvus

VirtualMachinePlatform /all /norestart 接着输入下面命令，安装 WSL 2，这个必须，不然会报wsl版本太低错误 wsl.exe --update 最后重启电脑，就具备了安装

向量库 docker

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

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