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10大Midjourney描述词网站，让你Ai创作随心所欲！

网上Ai关键词网站就如雨后春笋般一样出现，近期良心哥也有在试玩了下，感觉挺不错，但是想关键词会让人想到词穷，这不，这两天利用了些闲于时间在在众多的AI关键词网站中，选了10个超实用的关键词网站，比较适合设计师

描述词文生图

MindChat心理大模型

模型列表模型名称合并后的权重 MindChat-InternLM-7B ModelScope

心理大模型

Python入门与语法速查

(Set) 集合类型是无序的不重复元素序列。

python 编程

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

在身体姿态估计任务上，使用CNN提取的特征，结合定制化的transformer模块进行特征增强，视觉transformer取得了很好的效果。

ViTPose+Transformer 身体姿态

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

AutoGen是由微软开源的Multi-Agent框架，它可以使得电脑程序像人一样交流合作以完成任务。

LangGraph AutoGen 对决

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

而在 [BELLE] 中也有同样的做法：在 120w 行中文文本上训练出一个 5w 规模的 token 集合，并将这部分 token 集合与原来的 LLaMA 词表做合并，最后再在 3.2B

大模型训练

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

我们的任务涵盖了代表综合评估场景的确定性和生成应用程序。

Prompt 大模型情感激励

ComfyUI，你开启XL钥匙打开了新世界

直到SD发布了XL1.0后，ComfyUI再次用它优秀的底层逻辑率先打击了臃肿不稳定的WebUI1.6，成为更适合“体验”XL的SD生图工具。

ComfyUI 大模型

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

合并需要重新计算 HNSW 图段合并需要采用 N 个输入段（默认合并策略通常为 10 个），并将它们合并为单个段。

向量数据库

RAG超参数调优食用指南

在这个设置中定义了一个函数，该函数从一组文档(Llama2 论文)构造一个基本的 RAG 摄取管道，选择最合适的评估数据集并运行它，最后为运行结果打分。

rag 大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

「5、模型部署」：当模型表现符合预期时，进行部署。

大模型微调

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

多年来,推荐系统从简单的协同过滤算法发展到更先进的混合方法,整合了深度学习技术。

大语言模型推荐

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

预训练数据集数据来源：在数据收集过程中，我们的目标是追求数据的全面可扩展性和代表性。

大模型

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

召回阶段主要是从至少千万级别的候选集合里面，筛选出相关的文档，这样候选集合的数目就会大大降低，在之后的排序阶段就可以使用一些复杂的模型做精细化或者个性化的排序。

开源模型

开源大语言模型完整列表

Linly-ChatFlow：中文对话模型，在 400 万指令数据集合上对中文基础模型指令精调，现已开放 7B、13B 对话模型。

开源模型大语言模型

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