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AI绘画：InstantID 一键运行包和在线Colab脚本！

然后看一下提示词，比如想要生成男人，就使用a man , 当然后面还可以跟具体的描述。

InstantID 文生图

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

创作整个创作过程没有一句多余解释，它就会生成你想要的结果（自然语言的魅力所在，让你彻底忘掉什么所谓的 AI 绘画提示词）。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

训练：研究者将来自两种评估范式的数据合并使用以训练模型，这使得 Auto-J 仅通过设置相应的提示词模板即可无缝切换不同的评估范式。

Auto-J 大模型

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

2.注重提示词工程。

大模型

图文详解丨iOS App上架全流程及审核避坑指南

图6-3 点击“1.0准备提交”填写App相关信息接着添加预览图和屏幕快照，编写应用描述和关键词，设置应用图标编辑应用分级，应用图标必须提供1024x1024的图片且图片不能设置alpha

iOS 苹果市场

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

o o • 舍弃了词汇Mapping的Verbalizer的使用，重新利用[CLS]和字符标签，跟传统finetune一样利用cls或者token的输出做

微调大模型

ComfyUI-DDetailer脸部修复

ta需要基础束进行输入（模型，关键词，clip，vae）以及下面2个节点。

ComfyUI 脸部修复

如何提升 GPTs 的翻译效果？

回读这些内容时，我感到非常苦涩，每一个我本想告诉你的词，我想要揭示的一切，现在都变得无声，被时间遗忘。

GPT 翻译

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

; device = "cuda" # 选择你的设备 # 加载模型和分词器

Qwen1.5 开源模型

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

大模型在经过训练之后可以预测人类会写出的下一个单词，而不是真实「应该有」的内容。

大模型

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

论文中用了 longitudinal drifts 纵向漂移这个词来形容模型能力随着迭代和时间变化而带来的不稳定性，尽管论文本身没有给出具体的原因，但这篇论文已经在Twitter上引起了广泛讨论，不少人都认为

大模型

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

如下图所示：在这里，最上面的Prompt of interest是指输入的prompt，中间的Model-generated explantions是对当前选中单词的解释。

大模型调试工具

深度好文，Agent盛行前传

（可以理解为有一个进度条，能够看到不同子目标的进度和总目标的进度）假设：人工智能将在agent追求最大化奖赏时出现我最近有经常看到“智能涌现”这个词，而通读论文后，能够知道了底层原因是什么，

Agent 大模型

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

比较难生成包含正确文本的图像，比如下面的"deep learning"：最主要的原因还是CLIP image embedding本身，通过对比学习训练的CLIP image embedding在区分属性和拼写单词方面均不太行

Kandinsky-3 文生图开源模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

sdapi/v1/txt2img 常用输入如下 /sdapi/v1/txt2img{ "denoising_strength": 0, "prompt": "puppy dogs", //提示词

文生图 api

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