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Insanely Fast Whisper：超快的Whisper语音识别脚本

基本上你需要做的就是这样： 1 import torch 2 from transformers import pipeline 3 4 pipe = pipeline

音频 Whisper

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

原始知识系统只会提供两件兵器的基础属性，但不会提供各属性的对比和总体评价。

知识库

如何看待大型语言模型的Prompt

似乎有许多这样的神奇向量——复数向量，从野生动物名称到最接近的宠物等价物的向量，等等。

prompt 大语言模型

10个大模型私有化需要关注的问题

这需要结合实际场景确定服务器容量、存储、网络带宽和未来可扩展性要求等需求。

开源模型

7个有用的Prompt参数

4、Top P Top P，也称为核抽样或概率抽样，确定用于对生成的响应中的下一个标记进行抽样的累积概率分布。

prompt

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

MiniCPM「小钢炮」同样强化了长文本理解能力。

MiniCPM 大模型

京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

时任北京市委副书记、市长，现任上海市委书记陈吉宁在致辞中指出，智源研究院将集合北京大学、清华大学、中国科学院、百度、字节跳动等机构，采用新的科研组织形式和人才引进培养模式，推动AI发展方向和理论、方法、

大模型钛媒体

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

另外，还有限制条件： · 商品名主要是中文 · 只能在内网使用 · 没有性能强大（更别提GPU）的服务器思路首先想到的是微调一个4bit量化的中文LLM，来实现输入商品名

embedding 大数据分类

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

它采用Transformer自回归架构（auto-regressive），在超万亿（trillion）高质量语料上进行预训练，拥有强大的基础能力。

大模型中文

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

Milvus（https://milvus.io/docs/overview.md）是一个向量数据库，其主要功能是存储、索引和管理大规模的嵌入向量，这些向量由深度神经网络和其他机器学习模型生成

开源模型

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

训练集中一共有300幅图像，通过随机抽样的形式从原始数据集中抽取出来。

OCR

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

关于做直播真的需要如此高的CPU配置，我的观点是，在比较极端的直播场景中，比如用4K摄像头采集画面，直播中插入了大尺寸的视频素材、全程开人物美颜、开抠背景，那么就真的需要13700K、13900K这样的高端配置才能确保流畅

数字人数字分身

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

对于 M2M-100，Facebook 的研究人员采用了新颖的语言识别技术，从一系列来源中挖掘表面上质量更高的数据。

翻译大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

prompt可能就设置为：从句子中提取疾病或状况这样简单粗暴的prompt虽然也能完成部分简单任务，但是效果并不好。

PromptAgent 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

我们通过这样分阶段分层次的工作，最终把系统实现出来。

提示词 SD 绘画

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