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TypeChat 入门指南

传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。

TypeChat

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

因为有一些效果图，聊起来就更直观一点。

视频 StyleGAN

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

用户可以上传各种类型的文件，包括文档、图片、音频和视频，同时还可以创建知识库，方便用户管理和搜索文件，还可以在对话中使用文件和知识库功能。

AI开源集合

用AI轻松玩转年度总结PPT

按输出分，AI 分为对话 AI，图片 AI，视频 AI。

PPT 年终总结

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

二、常用pdf工具对于可编辑PDF而言，可以使用pdfminer、tabula（可用于表格提取）、pdfplumber等组件，对于图片型的，我们可以先获取文件里面的图片，然后使用ppstructure

大模型

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

现在来演示一下基础的生图过程，按照webUI的设置流程：这么看的话是不是很容易理解了，找到了熟悉的感觉，就会帮助我们建立一个切入的基点，依次为骨架，可以进一步开始扩展别的方面的应用了

生成式AI

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

大模型人工智能

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

行为不对齐 LLM 常会生成与人类价值或意图不对齐的输出，这可能导致意想不到的负面后果。

开源模型

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

比如上文展示的更精细图片识别和长图识别，都要得益于高清图片、高效编码和任意宽高比图像无损识别，使得对小物体和光学字符等细腻视觉信息的感知能力大大增强，可以处理最大 180 万像素高清大图

MiniCPM 大模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

全文围绕如下的这个图展开：这幅图很好地总结了大语言模型的训练全景，主要包括四个阶段：预训练阶段：基于原始数据训练一个基础模型，得到的是一个base model，可以部署使用有监督微调阶段

大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

如图 2（a）所示，残差块定义了 Griffin 模型的全局结构，其灵感来自 pre-normTransformer。

transformer 训练

用AI生成PPT、用AI优化PPT!

网页端也可以智能生成PPT，它的位置在网页右侧。

AI ppt

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

如图所示：任意上传一张脸部清晰的图片，点击启用。

AI换脸

大模型微调方法总结

从这可以看出要全参数微调大语言模型，小家小户是不可能的。

开源模型

什么是BERT？

当隐藏了Transformer的详细结构后，我们就可以用一个只有输入和输出的黑盒子来表示它了：黑盒子Transformer 而Transformer结构又可以进行堆叠，形成一个更深的神经网络

embedding

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