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腾讯出品！开源AI数字人框架！号称可以不限时长

今天，介绍一个开源创新的虚拟人视频生成框架：MuseV MuseV是由腾讯音乐娱乐的天琴实验室开源，MuseV专注于生成高质量的虚拟人视频和口型同步，能够制作出具有高度一致性和自然表情的长视频内容

MuseV 视频数字人框架

AI撬开小县城的万元商机

李浩选择的创业方向是AI电商，这也是他认为比较靠谱的一个方向，此前在他们家乡的街上已经做过500人的调研，有60%的人对AI电商购物感兴趣，会去尝尝鲜。

AI 商机

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

下面介绍的策略将指导你有效地识别、质疑现有假设，并引领你走向问题的核心。

第一性原理大模型

简单提升RAG的10种方法

将上下文数据分块，做文本向量化，需要查询时，从上下文中找到向量相似的部分。

RAG 大模型

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

在跟用户对话的过程中，从用户的输入中提取相关的字段信息更新到表格中，并对表格中尚未被填充的信息向用户进行提问。

大模型

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

为了在不牺牲模型准确性的情况下进一步加速训练，我们实现了混合精度训练，其中我们使用 BFloat16 进行前向和后向计算，而优化器更新则使用 Float32。

大模型

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

要实现私有化数据的有效利⽤存在以下困难: · 微调整个模型需要⼤量标注数据、GPU 算⼒和时间成本。

大模型

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化

知识库

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

该算法假设机器人能够测量与地标（RFID）之间的距离。

算法 python

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

另外，这一步如果在全量训练集上评估，则开销非常大，因此作者提出一种multi-stage策略。

prompt 大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

为什么RAG是粗排，Long-Context是精排从计算量角度来看，目前RAG是靠检索系统来进行相关内容过滤，一般采用ES、向量匹配等方法，可以理解计算量较小，也就是文本之间交互较少；而Long-Context

RAG Long-Context 大模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

大型语言模型（LLMs）已经展示出了令人印象深刻的能力，可以存储和部署大量知识以响应用户查询。

RAG 大模型自动回复

Stable Diffusion

Stable Diffusion超清放大及修复细节操作

图片大小1MB左右） Stable Diffusion 模型：奇幻骇客_白棱XL_v1029.safetensors 外挂 VAE 模型：无 Lora模型：无反向tag

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

然而，生成512x512以外的图片会存在一些问题，比如生成低分辨率图像时，图像的质量大幅度下降，下图为同样的文本在256x256尺寸下的生成效果：如果是生成512x512以上分辨率的图像，图像质量虽然没问题

StableDiffusion 文生图

美的数字化转型10年，方洪波的反思。作为领导者的高瞻远瞩与宽广胸襟！

然后区域不仅在中国，现在走向全球。

工作

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