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实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

不过，如果你觉得这样太麻烦，也可以告诉大模型，让它帮你把文档中那个观点的原话找出来，这样你就不用费心去找了。

Ollama AnythingLLM 阅读

书生·万卷：难得的中文开源数据集

这个视频数据说实话不太行：一方面是数据太少，另一方面视频的来源过于单一，所以价值不太大。

大模型

AI落地里那些假的机会

汤因比对文明的总结有个很有意思的观点：周围环节太酷烈和太安逸都不灵，而是要适度的刺激。

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...

搜的不准的原因，就是数据集太脏了。

GPT

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

§ 我们也许能够凭感觉搭出第一版的方案，但这个系统中充满了太多的拍脑袋，系统开发者面对一个60分的系统很难明确后续的具体改进方向。

大模型

大模型微调数据选择和构造技巧

这样搞肯定是不行的，人力成本方面的消耗是在是太大了，并且模型因为数据平衡的问题也没有特别好，我们有没有办法去优化这个过程呢？

大模型微调

AI拆解:《AI猫咪小红书账号3个月变现10W+》

你说太多了，太少了的话，别人看到会认为你的笔记质量不高，不愿意点赞收藏转发。

文生图 AI拆解

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

从和大家的交流中可以知道，有些人很懂，一说就会，但是不少人不太擅长这个方面，所以尽量写得通俗易懂一点。

视频 StyleGAN

Learn Prompting-基础篇

在回答中优先考虑有建设性的、不太知名的建议。

prompt

人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（上）

2022年8月，美国科罗拉多州博览会艺术比赛的获奖作品《太空歌剧院》，由新型AI绘画工具“Midjourney”创作而成。

大模型

一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

第一点，都知道 SDXL 有两个模型，base 和 refine，在 A1111 上面来回切换实在太麻烦了

文生图 comfyui

大模型训练工程那些事

数据使用更大规模的训练数据成为了基本的实践常识，总的经验是数据越多越好，质量越高越好 @黄文灏。

训练工程大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

其主要在以下几个方面做优化： 1) Query拓展：这是我自己取的名字，可能不太准确，其主要参考Meta的CoVe[1]以及百川自研的Think Step-Further方法对原始用户输入的复杂问题进行拆解

RAG 大模型

说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

在开始之前，我们先捋一捋制作思路：从一张真实产品图开始——分割背景和产品——替换背景——调整尺寸和文字拍摄真实产品图别看一些MJ教程中用提示词出产品图，绕不开的问题是随机性太大。

文生图 SD 电商

学会这招，一个头像变100种风格！

可能有小伙伴看到一开始展示的那张图上的例子中，有很多是比较抽象的风格，比如第一排第三个，第二排第二个：这类图如果你是在 V5, niji5 版本之间切换，可能永远都出不来，毕竟这画风和原图变化太大了

Remix 文生图

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