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总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

主要结构是利用了一个prompt encoder（BiLSTM+MLP），将一些pseudo prompt先encode（离散token）再与input embedding进行拼接，同时利用LSTM进行

微调大模型

prompt必须知道的26条军规

23、当你有一个可能在不同文件中的复杂编码提示时：“从现在开始，每当你生成跨多个文件的代码时，生成一个[编程语言]脚本，可以运行该脚本以自动创建指定文件或对现有文件进行更改以插入生成的代码。

prompt 大模型

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

该模型基于 SigLip-400M 和 Qwen2-7B 构建，共 8B 参数。

MiniCPM-V 2.6 大模型

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

就需要准备用于训练的素材图片，素材图的质量直接决定了模型的质量，好的训练集有以下要求：不少于 15 张的高质量图片，一般可以准备 20-50 张图；图片主体内容清晰可辨、特征明显，图片构图简单

训练

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

为此，研究构建了更真实和复杂的模拟测试环境，根据任务类型，这些模拟环境分为网络场景和生活场景，并设置了代理在其中扮演的具体角色。

大模型

被高估的Pika，被低估的多模态AI

的两位创始人郭文景和孟晨琳推动了高质量视频的快速发展；OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 在社交平台上转发了 Pika 1.0 的演示内容并表示：“每个人都能成为多模态梦想的导演，就像《盗梦空间》中的建筑师一样

大模型多模态

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

Alpaca-2系列模型简化了系统提示语，同时遵循Llama-2-Chat指令模板，以便更好地适配相关生态模型下载模型选择指引下面是中文LLaMA-2和Alpaca-2模型的基本对比以及建议使用场景

大模型

【进阶】-文生图术语解释

过拟合 (Overfitting)# 创建的模型与训练数据过于匹配，以致于模型无法根据新数据做出正确的预测。

文生图

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

82年前的提法依然对今天的AI产业、Robot产业和科幻文学的世界观构建都有着深远的影响。

大模型

AI“同声传译”新进展！Google发布，无监督，语音识别：Translatotron 3！

它的原理是，把输入的语音信号随机地掩盖一些部分，然后让模型尝试重建完整的语音信号。

Translatotron 语音识别

造梦师手记：重新定义真实，SDXL下载量最大的真人模型

从方向来看，AI绘画已经分化为美女图（以新玩家为主）、游戏动漫角色（以相关领域的创作者为主）、商业摄影替代（商业化应用为主）、艺术构图（炫技为主）等几个方向。

文生图 SDXL

大规模中文开源数据集发布！2TB、几十亿条可商用的中文数据集书生·万卷 1.0开源~中文大模型能力可能要更上一层楼了！

在数据集的构建中，研究团队通过算法处理和人工审核相结合的方式，确保了数据的安全性、高质量以及价值取向。

大模型

Ollama最新更新v0.1.33，实现了多并发可同时与多个模型聊天对话！

· 修复了运行Mixtral架构模型时出现的内存溢出错误。

ollama 语言大模型聊天

深入探讨：Agent全自动写作长篇小说技术原理解析

Agent工具会根据这些提示，自动构思出10个多章节的小说情节框架。

Agent

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

掌握提示词技巧提示语输入基本要求使用英语描述最佳，避免出现单词拼写错误；（不同模型可能有训练中文和日文，可自行判断）标点符号同样使用英文半角进行输入；建议使用逗号隔开的单词作为提示词；（

Stable Diffusion 文生图

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