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SQL
微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录?
本文介绍了SQLite作为一个被低估但功能强大的数据库,尽管没有网络层,但适用于多种场合。文章重点讨论了SQLite在2018年新增的SQL功能,包括布尔字面量和判断、窗口函数、Filter子句、Insert … on conflict (“Upsert”)、重命名列等。SQLite支持布尔值判断,窗口函数功能领先业界,Filter子句提供更易理解的聚合过滤方式,Upsert功能优雅处理主键和唯一约束冲突,并引入重命名列功能。此外,还提到了SQLite在API方面的一些变化。总之,SQLite在不断完善其SQL功能,成为一个可靠且广泛应用的数据库引擎。
SQLite
微信
数据库
2024-05-21
2024-05-21
AI绘画:InstantID Win11本地安装记录!
本文介绍了InstantID项目的在线体验与本地安装记录。作者先表达了等待的焦虑,随后详细记录了从准备工作到安装依赖、下载模型,再到运行测试的整个流程。文中还提到了在安装过程中遇到的网络问题、缺少chardet模块以及下载antelopev2模型失败等挑战,并给出了相应的解决方法。作者还表示正在等待新的更新,并计划发布一键运行包。最后,作者询问了是否有降低显存的方法,以实现在8G显存上运行的需求。
InstantID
Win11
安装
2024-05-21
2024-05-21
Github
经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat
本文介绍了GPT作为AI编程助手的功能与限制,强调其专注于软件开发领域并遵守微软内容政策。列出了AI助手能执行的任务,如查询文件、解释代码工作原理、生成单元测试等。同时提及用户使用的IDE环境Visual Studio Code及其特点。文章还强调了在使用GPT时,应逐步思考并详细描述计划,以提升回答的准确性。
prompt
提示词
2024-05-21
2024-05-21
社区供稿|GPT-4 与国产模型,大!横!评!
本文测评了三款国产大模型——智谱GLM-4、文心一言4.0和字节的豆包,以GPT-4为基准,通过基础测试和应用实践两个环节来评估它们的性能。 在基础测试中,各模型在联网查询、数据分析、多模态文生图、长文档解读以及智能体等方面的表现各有千秋。智谱GLM-4在各项功能上表现稳定,与GPT-4的功能布局相似,但在智能体功能上稍逊于GPT-4。文心一言4.0在数据分析方面存在不足,但在高考数学大题等场景下表现出色。字节的豆包在语义理解和常识查询方面表现突出,但在其他功能上还有待提升。 在应用实践中,各模型在文本生成、语义理解、数理计算和代码解释等方面的表现也各具特色。智谱GLM-4在多个场景下表现稳定,尤其在数理计算和代码解释方面表现突出。文心一言4.0在高考数学大题上得分较高,但在代码解释方面表现不佳。字节的豆包在常识查询方面表现出色,但在其他场景下的表现平平。 此外,文章还对比了智谱GLM-4与其上一代模型GLM-3的性能差异,显示出GLM-4在各项基础模型能力上的全面强化和进步。 最后,文章指出,虽然ChatGPT等国外大模型在技术上具有优势,但在本地化表现上并不尽如人意,对于中文普通用户而言仍存在使用门槛。国产大模型在努力提升技术实力的同时,也需关注本地化需求和用户体验,以更好地满足国内用户的需求。
GPT-4
大模型
2024-05-21
2024-05-21
教程
SD入门教程三:采样器及参数调整
本文详细讲解了文生图模块下采样器和各种参数对生成图片细节的影响。文章介绍了不同采样方式的出图效果、迭代步数的选择、人物修复插件的使用、高分辨率修复技巧,以及宽度和高度、生成批次和每批数量、提示词引导系数、随机种子和模板区域操作等参数的调整方法。通过精确调整这些参数,可以实现对图像生成质量和风格的精细控制,创造出高质量且风格统一的图像作品。
SD
入门教程
2024-05-20
2024-05-20
国产AI,逃过一劫
文章简要概括了去年ChatGPT的崛起引发的国内大模型创业潮,以及随后行业的冷静和商业化进程。特别关注了美团联合创始人王慧文在此过程中的起伏,包括他高调宣布进军AI赛道,设立光年之外科技有限公司,但随后因个人原因退出,并将光年之外并入美团。文章还提到了王慧文近期作为投资人和创始股东参与硅动科技的创业,该公司致力于解决大模型推理和部署的高成本问题。此外,文章还分析了国内大模型行业的发展趋势,包括从追赶ChatGPT到注重应用场景落地,以及面临OpenAI等国外巨头的竞争压力。最后,文章对王慧文回归AI赛道的未来表现持观望态度。
ChatGPT
大模型
2024-05-20
2024-05-20
Prompt
prompt提示工程最佳实践课程笔记分享
本文总结了使用大型语言模型进行应用开发时的六个技巧:撰写清晰具体的指令,给模型足够的思考时间,重复提问以确定最佳答案,引导模型处理复杂问题,分解任务或指令,以及利用外部工具提升模型能力。这些技巧有助于提高模型回答的准确性和效率,对应用开发具有指导意义。
prompt
提示词
2024-05-20
2024-05-20
医疗
惊艳!2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合,领航AI领航机器人、游戏、医疗革新,通用智能时代你准备好了吗?
顶尖学者合作推出交互式代理基础模型,具备处理文本、图像、动作输入的多模态能力,可应用于机器人、游戏、医疗等多领域。模型具有实时判断和多模态处理能力,利用预训练子模块和游戏数据集提升性能,实现精准预测和强适应性。该模型为通用、行动导向的AI应用提供了有希望的途径,作者将开源项目代码。
Agent+GPT-4V
大模型
2024-05-20
2024-05-20
微软
微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移:从Prompt Engineering到Flow Engineering
《Code Generation with AlphaCodium》论文提出Flow engineering范式,通过多次生成测试反馈迭代提升GPT-4准确率。文章指出,未来LLM应用开发应重视Flow engineering,从单次prompt工程转变为基于环境反馈的复杂流程组织及自我迭代纠错。文章还强调了大模型应用开发的务实性和工程化,并提及了多个MultiAgent框架和平台,反映了MultiAgent在LLM时代的重要性。
LLM
范式迁移
2024-05-20
2024-05-20
Stable Diffusion
回来啦 | Stable Diffusion 图片背景完美替换
本文介绍了使用Stable Diffusion实现图片背景完美替换的方法,包括通过rembg插件获取图片主体蒙版、图生图重绘蒙版进行背景重绘,以及利用ControlNet深度模型优化景深效果。适用于广告产品图、头像背景替换等场景。
Stable
Diffusion
文生图
2024-05-20
2024-05-20
混合专家模型 (MoE) 详解
随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。
MoE大模型
2024-05-20
2024-05-20
文心一言
揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力!文心一言、GLM 4.0也甘拜下风?全方位对比测试大揭秘!
百川智能推出了超千亿参数的大语言模型Baichuan 3,在中文任务上超越了GPT-4,展现了出色的语言理解和生成能力。其成功得益于突破性的“迭代式强化学习”技术,以及针对中文语境的深度优化。在逻辑推理、代码解释、工具调用、AI写诗、文件上传提炼大纲等方面均表现出色。与其他大模型如文心一言、GLM、GPT-4和Claude-2相比,Baichuan 3在中文任务上独具优势。此外,百川智能通过一系列技术创新解决了训练过程中的挑战,为Baichuan 3的成功奠定了基础。未来,我们期待看到更多如Baichuan 3般强大而智能的中文大模型在各个领域大放异彩。
Baichuan
3
大模型
2024-05-17
2024-05-17
回归分析:探索变量之间的奥秘
回归分析是探索变量间关系的工具,适用于多个领域。回归分析涉及因变量、自变量,以及线性和非线性、多元与一元回归等概念。进行回归分析需明确目标、收集数据、建立模型并评估精度,最终应用于实际。回归分析有多种分支,如线性回归、多元线性回归、非线性回归等,各有特点,共同揭示变量间的复杂关系。
回归分析
变量
2024-05-17
2024-05-17
Stable Diffusion
免配置、免翻墙,Stable Diffusion平替来了!
LeonardoAI是一个免费的在线AI编辑平台,具有用户友好的操作界面和前沿的图像质量。它集成了多种功能,如图像生成、实时画布、画布编辑器和动画制作等,并支持用户训练自己的模型。用户可以通过简单操作生成、编辑和调整图像,并享受实时涂鸦AI绘画和动画制作的乐趣。平台采用代币制,每天提供一定数量的token供用户使用。
LeonardoAI
文生图
2024-05-17
2024-05-17
大模型
技术布道 | Prompt评估与优化,让魔法打败魔法,通过大模型获得更优质的Prompt进而获得更优质的内容
本文介绍了如何使用百度千帆大模型平台来评估和优化Prompt,以便提升大模型输出的内容质量。通过平台的评估功能,用户可以看到不同Prompt的效果和得分,并进行自定义优化。优化后的Prompt可保存为模板,方便后续使用。参与实验并提交结果可获得奖励。
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大模型
2024-05-17
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