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50+ Midjourney 美食相关提示词，看了别留口水哦

# 构图构图是指主题和元素在图像中的位置和呈现方式。

midjourney 文生图绘画

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

ChatGLM-6B简介 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。

大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

提升“压缩率”的手段 AutoGPT 有了前面的铺垫信息，我们来理解 AutoGPT 这类 AI agent 工作的内部结构与核心逻辑就会比较容易了。

大模型

大模型时代-行业落地的再思考

很多人认为行业大模型是用一个7B/13B的模型架构完全用领域数据训练一个模型，因为参数量达到了“大”的标准，数据完全用的是行业数据，就称作行业大模型了。

大模型

国际货币基金组织最新发布：关于AI与未来工作的报告

大约40%的全球就业人口从事的工作面临着AI的潜在替代，其中在发达国家这一比例约为60%，主要是因为这些国家就业结构更倾向于需要认知能力的工作。

AI行业报告 AI

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

因为受现实中大家可能会想要生存特定结构如特定词数的句子或诗的启发，还比如有时候我们可能想要每行开头或结尾遵循某些规则，因此作者将NPM设置成四个粒度，包含对前缀或后缀的要求。

大模型控制

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

2.3 图片分辨率放大下面是我们初步暴力抽卡的图，这一步我们不用看质量，看构图、色彩搭配、元素等：接下来就是从大量的图中挑选我们的幸运观众。

文生图

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

架构层面，Llama 3选择了经典的仅解码（decoder-only）式Transformer架构，采用包含128K token词汇表的分词器。

meta llama3

无限长的上下文，也干不掉的RAG

模型架构、查询感知上下文化和指令微调的影响研究还探讨了模型架构（仅解码器vs.编码器-解码器）、查询感知上下文化和指令微调对模型使用上下文的影响。

RAG 大模型

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

虽然 Diffusion Transformer 和 LLM 的 Autoregression Model 架构不同，但均为 Transformer 架构： Diffusion Transformer

Sora 推理算力

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

大概 30 step 可以得到稳定结果 PLMS 是一种有效的 LMS（经典方法），可以更好地处理神经网络结构中的奇异性 DPM2 是一种神奇的方法，它旨在改进 DDIM，减少步骤以获得良好的结果

文生图

ChatGPT：12个写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景

请确保脚本结构合理，内容丰富，并且充分考虑到观众的喜好和呈现效果。

写作创作提示词

Stability AI开年首个大模型：专写代码，支持18种编程语言，上下文100K，苹果笔记本离线就能跑

Stable Code 3B整体架构类似于LLaMA，是一个仅解码器模型，使用Flash Attention 2算法。

Stability AI 大模型

大模型微调方法总结

Adapter 主体架构下图所示。

开源模型

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

因为ChatGLM2基座模型是一个TransformerDecoder结构，是一个被预选练过的纯粹的语言模型(LLM，Large Lauguage Model)。

开源模型

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