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LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

工作流编排是目前最好的平衡模型能力以及生产需求的妥协办法。

RAG 自由编排 Workflow

有感情的语音合成开源模型：ChatTTS安装使用详解

ChatTTS的使用过程相对简单，用户只需提供文本信息即可获得语音文件，这对于有语音合成需求的用户来说非常方便。

ChatTTS 语音合成

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

LLM 可以通过在其输出中生成特殊关键字参数 ( request_heartbeat=true )来请求立即后续 LLM 推理，以将函数调用链接在一起；函数链允许 MemGPT 执行多步骤检索来回答用户查询

MemGPT 大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD的老舅ComfyUI来了，节点式工作流，分部控制出图

基础的同学可以看到这其实就是SD的界面板块打散： ComfyUI有以下特点：优点： 1.上限高，更适合复杂长线的大型工作 2模块化工作流 3.可视化 4.启动速度快、运行速度快 5.对硬件无要求，

生成式AI

SD的老舅ComfyUI来了，节点式工作流，分部控制出图

基础的同学可以看到这其实就是SD的界面板块打散： ComfyUI有以下特点：优点： 1.上限高，更适合复杂长线的大型工作 2模块化工作流 3.可视化 4.启动速度快、运行速度快 5.对硬件无要求，

文生图 comfyui

小度为何押注AI眼镜？

这当中涉及为大模型定制整体的技术架构，哪些模型放在端上、哪些放在云上，以及如何让硬件的传感器、芯片、存储的组合更适配需求，如何在成本与性能之间做平衡…… 这种AI硬件之路，不是设备上搭载大模型，也不是设备上跑

AI眼镜小度

12个RAG常见痛点及解决方案

Hierarchical Retrievers · 通过选择和尝试不同的检索策略可以针对不同的的需求进行定制

RAG 大模型

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

BERTBASE 推理所占时间分析实际推理时间大致与各层所需算力正相关，但Multi-Head Attention 层所需的实际运行耗时远大于其理论值，这是因为在计算时需要先求&

BERT 语言模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

它提供了一种新的方式来使用ChatGPT，可以让用户根据自己的需求定制化，并与其他用户共享。

GPTs AI Assistant

大模型：泛化即智能，压缩即一切

如果你认同Scaling Law定律，你就应该相信通过大量不同的数据来追求长期的模型泛化能力比短期的通过巧妙的模型微调更重要，这个想法在机器学习先驱 Rich Sutton 《苦涩的教训》中也有所体现。

大模型泛化

AI撬开小县城的万元商机

目前正在架构智能推荐系统，可以通过分析消费者的购买历史和喜好，让平台为消费者推荐更加符合他们需求的商品，提高购物的效率和满意度。

AI 商机

全球下载量最大的AI绘画大模型，更新Lightning极速版

很多AI绘画爱好者对画质的要求比较高，这两种技术满足不了。

Stable Diffusion 大模型提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

这对于SDXL用户来说是个好消息，此外，甚至可以直接使用FP8精度的ckpt模型，这样能直接减少内存需求。

SD 画图

数字人：从科幻走向现实的技术革命

它们可以根据学生的学习进度和需求进行个性化教学，提高教育资源的利用效率和教育质量。

数字人语音

Stable Diffusion

Stable diffusion 有哪些不错的模型

（秋叶整合包是默认自带了Anything5.0版本）值得注意的是，Anything系列出图效果好，但是风格比较单一，对关键词的要求不太高。

文生图

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