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剪映克隆声音功能详解：剪映上线5秒“AI克隆音色”，一堆AI公司又要进入慢性死亡了...

我问了下剪映的朋友，他们说，目前还在小规模测试中，大概只有10%的人能拿到这个功能的体验资格。

剪映声音克隆

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

return documents documents = load_docs(directory) len(documents) 六、分割文档现在，我们需要将文档分割成更小的块进行处理

知识库 langchain

第一性原理以及第一性原理是怎么帮马斯克成为首富的

在装配线的末端，有一些机械臂负责调整窗户四周的小密封条，但是它们总做不好。

马斯克商业

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

下面是 top-k 采样的例子：通过调整 k 的大小，即可控制采样列表的大小。

大模型

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

但这里还有个小问题，当画面中有多个人的时候，预测的Center Heatmap也会有多个响应区域，我们如何才能拿到距离画面中心最近的那个高斯核的最大值点？

MoveNet-SinglePose Google 模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

指令有两种来源：(1)手工收集; (2)使用 llm扩展一个手写的小种子指令。

大语言模型

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

它具备独立的思考和认知功能、拥有记忆，能进行思考、逻辑推断和自我反思，可以阅读和在线学习，擅长利用适当的工具处理问题，还能策划并根据实际情况调整任务的优先级…… 任务规划：子目标与分解：AI Agent将大任务分解为较小的

生成式AI

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

内存占用少精度高精度损失 How：怎么进行模型量化模型量化就是建立一种浮点数据和定点数据间的映射关系，使得以较小的精度损失代价获得了较大的收益

大模型

一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

右侧的参数部分，是我们lora训练的简化版，包括训练的分辨率、训练步数、并行数量、学习率等等，相信做过lora训练的小伙伴一定不会感到陌生。

妙鸭文生图

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后由 llm 根据模型自己的认知，做出回答。

大模型

Fooocus，webui，comfyui优缺点

今天主要想讲的其实是三大主流sd ui的优缺点首先fooocus看我公众号的小伙伴应该非常熟悉了，作者就是cn的制作者，也是国人。

Fooocus webui comfyui 文生图

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

效果，LangChain 引入了 ParentDocumentRetriever , 所谓 Parent Document Retriever 其实就是进一步在 Document 和 Chunk 的大小之间做

大模型 LangChain RAG

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

其次对符号进行说明，大模型中间隐藏层的参数维度为(B,L,D)，B为batch size大小，L为句子长度，D为embedding维度。

训练

详解 Diffusion (扩散) 模型

现在想象一下，将一小滴油漆滴入一杯水中，油漆的密度将集中在一个位置，但随着时间的推移，该滴将扩散到水中直至达到平衡。

Diffusion 开源模型

Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

有了这个我们就可以在保持小姐姐外形不变的情况下，灵活的摆出各种姿势了，这对于绘本故事、小说推文一类的比较有意义。

图生图文生图 sd

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