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通俗易懂地解释OpenAI Sora视频生成的特点有哪些？它与此前的Runway Gen2、Pika有什么区别？以及缺点是什么？

有很多童鞋似乎对这些问题依然有疑问，本文将以通俗的语言解释Sora的独特之处。

sora 视频生成

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

使用上「风平IP智造」颇为直观，基础操作就是选择数字人和背景，然后根据场景划分，整段粘贴文案或者上传录音文件即可，不需要根据产品来一条一条建立话术，基本上不需要特别的学习培训，不用有做直播的经验，只要自己试一试研究一会就可以快速搭建一个直播间

数字人数字分身

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

然而，针对大模型在垂直应用场景中的数据准备，还有诸多问题并不明确：在业务场景中，大模型对数据准备有什么要求？

大模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

然而，有研究人员测试却发现，参数规模量如此巨大的 Grok-1 ，效果竟然只与 Mistral AI 的 8x7B MoE 模型相当。

Grok-1 开源模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

从文本选择角度来看，Long-Context可以类比成人为已经确定了问题的相关内容，而RAG需要借助检索手段来确定问题所涉及的相关内容，有一定的信息损失。

RAG Long-Context 大模型

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

最近闲逛在各个论坛，有时候不禁会想到这个问题。

技术技术教程

7个有用的Prompt参数

它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。

prompt

深度｜万字访谈！Open AI Sora作者，亲自揭秘Sora原理，Sora能带我们通往AGI吗？

你可以看到它试图跳到另一个窗台，虽然有些蹒跚，但最终稳住了身体。

Sora 原理

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

论文： https://arxiv.org/abs/2307.10169 整体而言，这篇综述论文聚焦于两大主题：(1) 挑战：哪些问题仍未解决？

开源模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

测试集为TREC DL19/20数据集，向量化模型使用的是Contriever模型，原始的该模型并未在TREC DL19/20数据集上训练过。

大模型

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

而作为数智化的重要组成部分，数据的利用和保护也成为了一个重要的议题，这也是我所在专业所关注的问题。

大模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

我们带着这些问题，来做些简单的解答。

Coze 多智能体

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

LLM是通过大量的数据进行训练的，可以回答任何问题或完成任务，利用其参数化记忆。

检索增强大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

之所以如此，是因为它们二者都是为了解决大模型的幻觉问题（即那种一本正经地胡说八道），可以说是属于两种不同顶尖技术流派之间的对峙。

向量数据库大模型 cpu

SD出图新思路

相信大家在使用SD出图的时候会经常遇到一个问题，就是在图未渲染完的时候看预览图还很nice，一旦渲染完后结果却差强人意。

文生图 SD

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