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ComfyUI王牌！复合生成！必须揉在一起

由于在最初的采样步骤中对姿势和主体等一般形状进行了去噪，因此，例如，我们可以将具有特定姿势的主体定位在图像上的任何位置，同时保持高度的一致性。

comfyui 文生图

中文通用大模型评测基准发布，全方位解析评价维度，助你选出最优秀的模型！

广泛的代表性模型（9个模型）：选取了多个国内外有代表性的可用的模型进行测评，以反映国内大模型的发展现状并了解与国际领先模型的差距或相对优劣势。

大模型训练中文

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

这对于需要处理各种不同任务的IT专业人士来说，是一个很大的优势。

Ollama LM Studio 对比

独家！黄太吉创始人再创业：首次披露惨败内幕

赫畅：关键是不但这个诱惑在，我还有能力、有资源、有资本做，优势就是劣势。

黄太吉创业

如何拥有你的卡通形象？ComfyUI-workflow

CN-Openpose 使用Openpose传达角色的姿势，图片大小将按比例缩放至最大边长800像素，避免图片过大。

ComfyUI-workflow 文生图

阿里推理模型来了！Marco-o1 发布即开源

技术亮点全解析 Marco-o1的核心优势体现在四个方面：思维链微调：团队使用开源CoT数据集和自研合成数据对基础模型进行全参数微调，打造出Marco-o1-CoT。

Marco-o1 推理模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

它成功地将图像标记从729个大幅减少到81个，这一改进带来了显著的优势。

OmniVision -968M 多模态模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

重点转向了RAG和微调的优势相结合的混合方法，同时也有少数人继续关注优化预训练方法。

rag 检索增强

通过声音生成逼真的全身形象？！Meta开源AI工具：audio2photoreal

身体生成模型：这个模型可以从音频中生成逼真的身体姿态，包括手势，头部转动，身体倾斜等动作。

audio2photoreal 开源工具

面向知识图谱的大模型应用

为了应对这一挑战，RAG 将 LLM 的优势与可扩展的外部知识源(如知识图谱)检索结合了起来，不再尝试静态地编码模型中的所有信息，而是允许根据需要动态地从知识图谱中查询必要的上下文。

知识图谱大模型

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！

那么，Baichuan 3在中文任务上的优势得益于什么能力？

Baichuan 3 大模型

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

而除了这些应用上肉眼可见的优势，Yi系列API在技术层面的亮点同样可圈可点。

零一万物 YI 李开复

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

应充分利用两种检索的优势，同时适当权衡精度和延迟等指标，为RAG系统选择最佳的检索方案： (1)可以先用更快的关键词检索获取召回候选集，再用语义检索模型重新对候选集打分排序。

大语言模型 RAG检索增强

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

output_file = pathlib.Path("output.md") 4 output_file.write_bytes(md_text.encode()) 四、PymuPDF4llm 的优势

PymuPDF4llm PDF

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

百度有先发优势。

大模型

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