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我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

好吧，请系好安全带，听我透露最令人难以置信的人工智能工具，这些工具让我大吃一惊。

AI 工具

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

这些checkpoint模型是从Stable Diffusion基本模型训练而来的，相当于基于原生安卓系统进行的二次开发。

SDXL

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

Anthropic VDB，这是Anthropic公司开发的安全性高的向量数据库,能够对向量数据进行改变、删除、替换等操作,同时保证数据库完整性。

embedding

大模型训练为什么用A100不用4090

鲲鹏的首席架构师夏 Core 有一篇知名文章《谈一下英伟达帝国的破腚》，很好的分析了 H100 的成本：把他的成本打开，SXM 的成本不会高于 300$，封装的 Substrate 及 CoWoS

大模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

不然创建的虚拟环境即使指定对了Python版本，也可能会遇到很多安装依赖库的问题（GPU服务器能够访问外网的情况下，建议使用Docker相对来说更方便）。

大模型

投资人逃离大模型

同时，其具备上下文学习能力，能够以更好的交互性能，应用于金融、安防、政务、交通、能源、教育、医疗、文娱等行业领域。

大模型

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

跨平台发布，bot的封装、功能一致性、稳定性还需要优化。

Kimi 扣子Coze 大模型

人工智能的应用范式呼之欲出

来自爱尔兰都柏林大学爱尔兰AI应用研究中心的团队首先构建了一个大语言模型的数据库（数据表）LLMXplorer，数据覆盖了150多种大语言模型，从17个关键指标上审视大语言模型的训练方法和资源、训练数据、道德对齐、和私有数据安全性和在不同垂直领域的适用性

大模型

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

然后又多次尝试PPO、RRHF和DPO在内的人类偏好排序数据训练策略，最终选择DPO进行训练，实现人类偏好对齐，由此提升模型生成答案的安全性和规范性。

开源大模型电信

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

我们可以使用“让LLM从整个context历史分段的提取与目标子任务相关的信息重新组装一个context”的方式来压缩控制给下游context的量。

大模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

最少大概50g显存，可以在llama-65b-int4（gptq）模型基础上LoRA[6]，当然各种库要安装定制版本的。

大模型

教你用StableDiffusion设计AI数字人

梦想照进现实，是不是有一天，我的分身可以帮我画稿子… ▲ 其实已经能画啦数字分身不算一个新颖的概念，我们在太多电影桥段里看过类似的场景，同时我们也深知背后还有着巨大的实现成本和数据安全合规等卡点

文生图

大模型能力快速测评极简题目

你应该用你的计算机科学、网络基础设施和 IT 安全知识来解决我的问题。

大模型

百模大战，谁是大模型的裁判员？

除此以外，还有进一步细分的文本任务、多语言评测基准、安全评测基准等评测路径。

大模型

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

实施方案：制定详细的实施计划，并将解决方案付诸实施，包括资源的调配、工作分配、时间安排等。

prompt

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