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ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

接下来就是如何在图片中识别出标题、文本、表格、图片、列表等元素。

大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

我们需要多元化的人工智能助手，就像我们需要多元化的媒体一样。

AGI 大语言模型观点

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

保持帧率（keep fps）视频由很多元素构成，比如分辨率，码率，帧率。

视频 StyleGAN

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

我们可以在这个网站上 https://www.autodl.com 租用一台服务器实例，24G的GPU即可，每小时1元钱左右：同时选择最新的镜像：在社区镜像中

so-vits-svc 音色转换教程

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

值得一提的是，平台还为每个新用户赠送了 15 元的 API 调用额度。

Kimi Chat 大模型 API

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

新闻，学术等多个领域共计 2200W 句对样本，数据集详见 M3E 数据集 · · · 英文训练集，M3E 使用 MEDI 145W 英文三元组数据集进行训练

开源模型

生成式AI领域拓展！MetaAI开源AudioCraft：一个支持AudioGen、MusicGen等模型的音频生成开发框架

然而，这些方法无法完全捕捉到音乐中的表现细微差异和风格元素。

开源模型

如何提高RAG 的效果

在这里，还有一个比较细致的工作就是 chunk 切分，当前比较主流的做法是尽量将chunk值调低，但太碎的上下文会造成语义单元的缺失，实际使用中的值需要多次测试。

RAG 大模型

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

1、RNN（循环神经网络）时间：20世纪90年代关键技术：循环结构和记忆单元处理数据：适合处理时间序列数据应用场景：自然语言处理、语音识别、时间序列预测等 RNN是一种神经网络模型，它的基本结构是一个循环体

大模型学习

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

· 此外，还可对query召回的文档块集合进行处理，比如：元数据过滤[7]、重排序减少文档块数量[2

RAG 检索增强

解玄：共相、道、基类与战略

再递进就是多元宇宙必然存在，否则就得承认概念自身会动。

玄学科学

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

· 此外，还可对query召回的文档块集合进行处理，比如：元数据过滤[7]、重排序减少文档块数量[2

RAG 检索增强生成

分享一个结构化AI提示词模版

格式限定指定输出形式设置段落结构要求可视化元素 3.

提示词模板

万物皆可接入DeepSeek，44家接入R1的国产平台超详细大盘点

应用一句话总结：全面开花，多元化探索应用端的卷，那叫一个勃勃生机万物竞发的氛围。

deepseek 大模型

【ComfyUI】爽玩必备,6大插件汇总推荐！

【翻译文本】节点呢，是可以用来替换【元节点】的，在sdxl的流程中，当我们需要将文本信息单独列出来的时候，就可以使用这个节点来代替。

comfyui 文生图

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