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Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

nbsp; ], // 一般用于lora模型或其他插件参数，如示例，我放入了一个lora模型， 1，1为两个权重值，一般只用到前面的权重值1 "sampler_index": "Euler" //采样方法

文生图 api

Sora懂不懂物理世界？

，自然语言的上下文相关无法达到偏微分方程的精密程度；其次，Sora无法判断全局的合理性。

文生视频视频生成 sora

SD艺术二维码还有人不会做?

，需要大家去根据提示词去适应的懒人版首先点击进入链接：很多友友反馈，在线二维码生成器404不能用了，给大家总结了10个在线二维码生成器，方便大家推广

文生图

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

论文方法方法描述本文介绍了使用RAG（Retrieve and Generate）框架来解决开放域问答问题的方法。

RAG 检索论文

被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

团队发现，当时的模型尽管架构相似，但在算法框架方面存在许多不同，比如 encoder-decoder 模型、auto-encoding 自编码模型、auto-regressive 自回归模型等。

智谱 AI

如何通过AI变现，举个详细的例子?

手机的交互模式是手指点一点，电脑的交互模式是鼠标点一点这已经是非常简单的交互模式了，那我们回过头来看ChatGPT呢？

生成式AI

开源本地化部署的「妙鸭相机」，真的要革了「海马体」们的命了？｜手把手教你搭建「妙鸭相机」

· 步骤4：返回EasyPhoto并上传多人模板。

训练

爆肝！超详细的胎教级Midjourney使用教程，看这一篇就够！

所以我更推荐大家创建自己的服务器创建方法： 1.点击最左边的“+” 2.点击“亲自创建”——点击“仅供我和我的朋友们使用”——点击“创建” 创建好服务器后

文生图

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

C-MTEB 评测任务维度及数据集技术亮点：高效预训练+大规模文本对微调 BGE 出色的语义表征能力源于两方面要素：1）针对表征的预训练，2）大规模文本对训练。

embedding 语义向量

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

添加一个任务名的位置向量，在接入下游任务时候，freeze其他部分的参数，训练该位置向量即可 1 评估的任务 table-to-text任务：语言模型GPT-2 摘要任务：BART模型 GPT类的自回归模型上采用

训练微调

如何构建基于大模型的App

1.2 让LLM 回答它无法知道的问题在老码农看来， LLM 体现出的涌现能力仍然是基于现有数据推理的潜在关系，真正的无中生有往往是幻觉的来源。

构建大模型App

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

用编程的说法就是API名称和对应的入参。

大模型

查理·芒格：关于人生的13个忠告

人类社会只有发明了发明的方法之后才能发展，同样的道理，你们只有学习了学习的方法之后才能进步。

人生箴言查理芒格

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

文生图模型往往参数量比较大，基于pixel的方法往往限于算力只生成64x64大小的图像，比如OpenAI的DALL-E2和谷歌的Imagen，然后再通过超分辨模型将图像分辨率提升至256x256和1024x1024

StableDiffusion 文生图

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

通过模型扩展和训练数据管理方面的创新，Phi-2展现了出色的推理和语言理解能力，在复杂的基准测试中，Phi-2的性能可以打平比自己大25倍的模型，甚至略占上风。

小语言模型

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