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免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

原理 FaceChain FACT（Face Adapter）之所以能够跳过训练阶段，是因为它经过了百万级别的写真数据训练，从而使得 Stable Diffusion 具备了强大的人脸重建能力

FaceChain FACT 文生图

【收藏】那些牛掰的ChatGPT指令爱了～

（其实跟以前问百度一样，有些人很快就能找到解决方案，有些人则抱怨百度搜不到自己想要的）但是以ChatGPT为代表的人工智能诞生以后，人和人之间的差距真的就变成了：不是你回答问题的能力，而是你问问题的能力

提示词 prompt

使用ChatGPT写出优质长文、文章

目标是创作一篇长达[20000]字的、百分之百原创且SEO友好的文章。

ChatGPT 写作

Stable Diffusion

Stable diffusion三步搞定——场景定制化

在工作上能将所设想的草图通过control net插件进行百分之百的还原，可以说大大的提高了出图质量及数量。

AI图片

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

关于智能客服的过去、现在和未来，重点探讨AI大模型结合智能客服系统的机会和挑战介绍智能客服系统的基本构成，并主要关注其中的AI技术底座、以及于大模型在不同环节的赋能场景产品实践：以阿里云和百度智能云的智能对话机器人产品为例

ai 客服

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

例如，如果一个超人类助手模型生成了一百万行极其复杂的代码，人类将无法为关键的校准相关任务提供可靠的监督，包括：代码是否遵循用户的意图、助手模型是否诚实地回答有关代码的问题、执行代码是否安全或危险等等。

OpenAI 人工智能

金融领域Prompt工程方法浅析

自ChatGPT火出圈之后，国内外大模型呈“井喷式”增长，如Google的LaMDA大模型、PaLM模型，Meta的Llama模型，百度的文心一言，智谱AI的GLM大模型等。

prompt 大模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

WikiQA 任务是根据维基百科文档中给出的信息回答问题的任务。

开源模型

国内法律类大模型介绍

* 基础模型：ChatGLM-6B * 数据：法律问答数据、法律知识、百度收集的

法律大模型

AIGC工具提示词技巧

百度千帆社区：提示词模板像百度智能云的千帆社区，提供了许多文本类型，调用大模型能力的模板。

AIGC 提示词

盘点来自工业界的GPU共享方案

百度 MPS+CUDA Hook的GPU隔离方案百度推出的GPU共享方案[9]也是一个CUDA劫持方案，通过经典CUDA劫持限制显存，在算力隔离方面使用了MPS。

大模型

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

增加权重，1层1.1倍； · 中括号[]代表：减少权重，1层0.9倍； · 大括号{}代表：增加权重，1层1.05倍； · [提示词:0-1]:整体画面采样到图像生成进程百分比的某个阶段开始计算提示词的采样

SD prompt 文生图提示词

如何看待大型语言模型的Prompt

与此同时，大型语言模型拥有迄今为止任何模型都未曾有过的最高表示能力——它们具有数十个Transformer层，总共数百层，其参数数量达到了数十亿。

prompt 大语言模型

SadTalker数字人常见问题3

下面是解决方法：图片问题一般SadTalker数字人工具，能处理的图片，大致都在1M以下，几百K的文件，清晰度都是可以的。

SadTalke

书生·万卷：难得的中文开源数据集

其中的文本数据集，来源于网页、维基百科、专业书籍、教材和考试题，超过5亿个文档。

大模型

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