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向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
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旨在全面介绍向量数据库,并介绍2023年可用的最佳向量数据库。
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EverydayWechat:让微信变得更强大,引领每日生活新体验
无
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是提升个人使用体验、定制微信机器人还是扩展企业业务功能,使用EverydayWechat能够为用户带来更多乐趣和便利。
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清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用!
训练模型:高级工具使用者 在这里,我们展示了一个用户希望分析电影评
论
并评估特定电影周围公众情感的情景。
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AI写作:如何让AI帮你写出10万+标题?
我经常说:如果你用一个小时写
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章,那么这其中应该有半个小时是在写标题。
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挑战真实影像!Stable Diffusion超越摄影师的光影模型
真实的摄像,脸上一定是有光影的,光滑的像洋娃娃一样的脸,无
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多好看,都会有不真实感。
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金融领域Prompt工程方法浅析
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论
是何种形式Prompt,其本质都是在寻找一种便于人类与大语言模型之间能够互相理解的清晰表达方式,更大限度地去激发大模型针对特定任务的能力。
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深入探讨GPTs和AI Assistant
Interpreter) · 知识库集成(Retrieval) · 函数调用(Function calling) 通过构建 AI 助手,用户可以通过指令(instructions)设置助手的角
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Stable Diffusion 30种采样器全解
接下来梳理一下哪些已经被替代不建议用了,我们留下最好用的采样器(建议使用的采样器用蓝
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鹅厂最新AI工具刷屏!杨幂寡姐多风格写真秒秒钟生成,LeCun点赞 | 可免费体验
但随后LeCun转发表示:那个
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艺复兴时期的绘画风格是他最喜欢的。
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七问大模型幻觉|LLM Hallucination
具体而言,对于给定的生成
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本,问题生成模型会创建一组问题-答案对。
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实测:本地跑llama3:70B需要什么配置
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快消品企业怎么才能用上大语言模型?
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论
——所有行业中40%的工作时间,都能通过GPT-4这样的大语言模型实现革新。
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从⼤模型到 AI 应⽤落地,工程实现有多复杂?
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整理自 8 月 12 日「NPCon:AI模型技术与应用峰会」上,来自 Dify.AI 创始人张路宇《LLM 应用技术栈与Agent全景解析》的分享,介绍了当前大模型技术应用技术栈以及 Agent
大模型
Transformer
ViTPose+:迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型
结果如表2所示,无
论
是否使用人体的位置(人体实例的检测框标注)进行裁剪操作,只使用姿态估计的数据进行预训练的ViTPose在使用更少的数据量的情况下达到了和使用ImageNet数据进行预训练的ViTPose
ViTPose+
Transformer
身体姿态
提示词
精通结构化提示词:如何精确操控指令的作用域与优先级
无
论
是列表型指令、段落内指令,亦或是采用其他样式的指令,均有可能改变模型进行优先级判定的方式。
提示词
结构化
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