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我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

该工具是满足您所有图像生成需求的一站式工具。

AI 工具

我为什么不看好大模型行业

因为开源意味着大模型的供给变便宜，对应的需求就变多，对于GPU的供应就变更紧张了，英伟达就更赚钱了。

大模型

解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

这表明这些模型在工具使用和任务规划两个关键能力上表现优秀，拥有类似贾维斯等科幻电影中人类超级助手的潜力，可以根据需求自主完成任务。

大模型方法论

如何用ChatGPT创建阅读10W+爆款文章标题

挑战假设法命名逻辑：【挑战假设】+ 停止+普遍追求+专注于+结果优势：打破传统观念，引发读者思考。

GPT-4

更快更好的chatglm3来了

如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。

开源模型 ChatGLM

6个最佳开源TTS引擎

· 它采用多线程网络架构，并行处理多个请求。

TTS引擎开源模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

（此为最终问题）在上述示例中，以及在包含大量假对话而不是只有一个假对话的情况下，模型的安全训练响应仍然会被触发——LLM 很可能会响应它无法帮助处理请求，因为它似乎涉及危险或非法活动

Anthropic 大语言模型

Stable Diffusion

Meta发布业界最强文生图模型CM3Leon，实力碾压Stable Diffusion、Midjourney

文本引导的图像编辑(如“将天空的颜色改为亮蓝色”)具有挑战性，因为它要求模型同时理解文本指令和视觉内容。

文生图

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

自定义本体微调模型的token效率要高得多，因为它不需要在每个转换请求提示符中提供完整本体的开销，当需要转换多个文本时，这可以降低生产环境中的转换成本。

知识图谱大模型

中文通用大模型最全汇总

模型的主要特性有：较大提升LLaMA的中文理解能力，并尽可能减少对原始LLaMA英文能力的损伤；训练过程增加较多的任务型数据，利用ChatGPT生成解析，强化模型理解任务求解逻辑；全量参数更新，追求更好的生成效果

大模型开源模型

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

原文及源码下载路径： 1808.10703.pdf 一、目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化

算法 python

OpenAI Assistants API 使用指南

然后创建一个 Thread，输入我们的问题，求解一道方程式。

OpenAI Assistants API

人工智能的应用范式呼之欲出

不过这样的训练的成本昂贵、算力需求的规模极大，因此不是小型初创团队很难轻松完成，同时还有在局部领域过度训练，导致基础模型的通用能力下降等问题。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜儿童绘本全流程制作分享

设置绘本生成的参数，这里根据自己的需求设置一下就行。

StableDiffusion 绘本

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

用户：衣服是什么材质客服: 衣服的材质成分为聚酯纤维100% 从测试的问答效果上来看，满足了基本的要求，具体情况仍需要更多的实测结果来说明。

langchain

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