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Stable Diffusion

Stable diffusion三步搞定——场景定制化

生成餐饮场景效果如下：生成美业场景效果如下：生成销售场景效果如下：总结：AI自我的学习能力非常强大，每一刻都在迭代，可能身处这个时代的我们能做的就是不断的拥抱变化

AI图片

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

我们正在测试您的输出和英语翻译能力。

KimiChat 写作

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

这会导致模型在新数据上的泛化能力下降。”

ChatGPT 案例

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

参看:《LangChain 0.1.0版本正式发布，One More Thing将成了Agent落地生产的福音》说回到llamaindex Query pipeline，其核心能力是允许开发者针对不同的应用场景

Query Pipeline 大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

注意：一定要多花时间精力处理数据，它基本决定后续效果。

声音 sovits

大模型微调数据选择和构造技巧

这样搞肯定是不行的，人力成本方面的消耗是在是太大了，并且模型因为数据平衡的问题也没有特别好，我们有没有办法去优化这个过程呢？

大模型微调

一个写了会上瘾的公众号写作模板

记住，如果觉得写作很难就先从每天所经历的事情开始记录，没有什么是信手拈来，你必须坚持练习，才能看起来毫不费力。

公众号写作模版

ComfyUI安装及生成第一张图

暂时无法在飞书文档外展示此内容您的电脑应该会努力工作一段时间。

ComfyUI 文生图

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

当然了，AI换脸的能力是有限的，不可能100%无瑕疵，还要结合比较合适的提示词以及模型，但是效果已经很让人震惊了。

AI换脸

Stable Diffusion

造梦师手记：全网下载量第一的Stable Diffusion模型更新到5.0版

它的魅力在哪里？

Stable Diffusion

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

人们普遍认为，根据模型的能力，LLM可能会遇到幻觉。

OCR RAG 开源

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

5、新知识归档时的建议无论现有的知识库结构里有或者没有合适的目录，他都可以给到我相对友好的建议，再也不担心新知识放在哪里的问题了，给力！

智能分类大模型知识库

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

为了减轻幻觉： 1.调整温度参数以限制模型创造力。

大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

· · PagedAttention— 注意力算法的灵感来自于操作系统中虚拟内存和分页的经典思想。

大模型

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