文章列表-AI魔法学院

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StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

该框架可以使Llama-2、MPT、Falcon和Pythia在高达400万个令牌的情况下进行稳定和高效的语言建模。

大模型 llm框架

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（四）LoRA指定区域

网上有一些大佬，强烈建议将开关层必须写为1（额...）

文生图

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

我们通过Reference Only功能，基于参考图去生成新的图片，大致效果如下(点击可看大图)：可以看到，在改变了姿势、场景、构图之后，人物的脸部特征，包括发型，仍然得到很好的保留，维持了高度统一的形象

文生图

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

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

它采用了Transformer作为模型架构，这种架构提供了更加结构化的记忆，以便处理文本中的长期依赖关系，从而实现了卓越的迁移性能。

GPT

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

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有 62 亿参数。

提示词 prompt chatgpt

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

最受欢迎的15个ChatGPT提示词，优化给ChatGPT用户，拿走不谢

提示：请以人的口吻，采用缩略语、成语、句子短语、感叹词、悬垂修饰语和口语化语言，避免重复短语和不自然的句子结构，写一篇关于 [你的主题] 的口播脚本。

ChatGPT 提示词

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

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

索引 - 将文档分割成短小的片段，并利用编码器建立一个向量索引。

RAG 检索增强

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

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

此外，许多基于流的方法建模了衣物与人体相应区域之间的外观流场，以更好地适应人体。

文生图

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

（8）生成批次、每批数量：每批、每次次生成的图像数量，如果显存不够大，建议调小数值。

AI图片

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