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AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

从具体的艺术家，画派，题材等多个维度对 Midjourney 的图片风格进行了分类和汇总，可以说是非常全面和系统的一个Midjourney样式参考库。

Stable-Diffusion 文生图

中国AI大模型，应该如何商业化

那么矛盾也接踵而来，迅速的商业化，难以避免的是一些安全性、伦理性的问题被暂且搁到一边，更为真实的情况是，如今大模型迅速商业化之后的发展路径思考的其实并不多，因此也就看到了很多大模型基本上就是浅尝即止，最后引发商业化与非盈利之间的矛盾

大模型 AI

RAG与Long-Context之争—没必要争

主要就是数据库/知识库内容不超过大模型最大长度的场景，例如：涉及场景中仅有几篇文档作为参考资料，完全不需要检索，直接暴力解法都给大模型就完事儿了。

RAG Long-Context 大模型

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

咋们先去抄，也不对，应该说借鉴，看看别人咋写，然后根据自己的需求进行修改，并且通过控制变量的方式去多尝试，比如一次只改一个词，这样你就能知道每个词对生成图片的影响。

SD prompt 文生图提示词

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

为了找到最佳边界点，他们采用类似于决策树的逻辑，并最小化基于 Gini 不纯度的度量：其中是在区间 [a,b] 中选择具有预测页码 i 的元素的概率，该区间描述了哪些段落 (元素) 被考虑用于分割

大模型

大模型训练为什么用A100不用4090

之前我也面试过一些做 AI 的工程师，包括一些做 AI 系统优化的专家，连 Q、K、V 是啥都说不清楚，LLaMA 每个 tensor 的大小也算不出来，就这样还能拿到 offer。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

这里我们可以试验一下不同采样步数下的生成效果，以宇航员骑马为例，下图展示了采样步数为10，20，30，50，70和100时的生成图像，可以看到采样步数增加后，图像生成质量是有一定的提升的，当采样步数为30

StableDiffusion 文生图

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

这里以一个办理汽车保险的任务为参考案例。

大模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

上下文窗口（context window）是指语言模型在进行预测或生成文本时，所考虑的前一个词元（token）或文本片段的大小范围。

大模型

AI能赚到钱了么？

如果没有过去十年的铺垫，总是这么问，那似乎是有点急功近利，但有十年亏损的这个铺垫在，赚不赚钱就变成了一个技术和商业合二为一的问题：即是技术的试金石也是商业化能力的证明。

大模型商业模式

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

事实上，经过这段时间对AI-Agents的深度理解，以及对Lilian Weng定义的AI-Agents结构框架的研究思考，为了让更多人理解Agents的可能性（因为Lilian Weng

开源模型

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

考虑到向量检索的大部分场景都是返回与该元素相似的topk个元素即可，比如推荐中的召回，只需召回近似100个item，也不关注item间的相对顺序，也无需100%准确，毕竟上游还会有粗排和精排。

大模型 AI编程

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

在本节剩余部分，我们尝试解析 Sora 的架构设计，并探讨为实现这一杰出功能所采用的相关技术。

Sora 微软

EduChat：教育行业垂直领域大模型

（2）作文批改：在作文考核中，老师会仔细标注语法错误，给出分数，并对突出的句子提供反馈。

教育大模型垂直领域

一招让你的 AI 图像更惊艳！DALL-E 3 自定义指令魔法

- 详细介绍艺术家的作品，考虑媒介、技术和独特特征。

DALL-E3 文生图

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