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Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

SD1.x 系列，大多数是在 SD1.2 的基础上继续微调得到的，包括我们使用最多的 SD1.4 和 SD1.5 模型；SD2.x 系列则是新开的故事线，使用了全新的模型结构。

Stable Diffusion 文生图

生成式AI与大语言模型的区别

大型语言模型可以解读语言的细微差别，而生成式人工智能可以创建准确的翻译和内容的本地化版本。

生成式AI 大语言模型区别

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

C-MTEB 评测任务维度及数据集技术亮点：高效预训练+大规模文本对微调 BGE 出色的语义表征能力源于两方面要素：1）针对表征的预训练，2）大规模文本对训练。

embedding 语义向量

【工具书】文生图Midjourney最全prompt提示词分类对照表

镜头视角景深 Depth of field 全景 Panorama 长焦镜头 telephoto lens 微距镜头

提示词 prompt 文生图

WebUI使用用InstantID，AI换脸完美版

整个过程是自动化的，用户不需要进行任何额外的微调或训练，只需等待二十几秒，就能得到一个既符合文本描述又保留个人身份特征的定制图像。

换脸小红书

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

经过 LoRA 微调后，MiniCPM 3.0 在开放域问答、多跳问答等任务上，超越了 Llama3-8B 和 Baichuan2-13B，成为中英文跨语言检索的领导者。

MiniCPM3-4B 大模型

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

o o • LEMA 则先收集错误的规划样本，随后利用更高级的GPT-4进行修正，这些经过修正的样本用于微调LLM-Agent，显著提高了

Agent 大语言模型

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

concepts for safety finetuning")print(window_response) 语句窗口检索能够回答“你能告诉我安全微调的关键概念吗

RAG 检索

AI换脸：FaceFusion 3.5.0更新，解决老版本无法使用问题！

使用尖端模型进行面部增强: 结合强大的 gpen_bfr_1024 和 gpen_bfr_2048 模型，在保持自然外观的前提下，微妙地改善面部特征

FaceFusion 文生图

OpenAI Assistants API 使用指南

file_path, "rb"), purpose="assistants") return file 目前上传文件有 2 种用途，一种是用于微调

OpenAI Assistants API

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

2.4 模型微调请参考 ChatGLM3-6B 微调示例。

ChatGLM3 语音模型开源模型

人工智能对话prompt：用聪明的方式解决各种难题

本质是一种微调内容的方法。

chatgpt 提示词 prompt

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这种线性模型通常无法捕捉更复杂用户查询的细微差别和上下文，导致结果相关性较低。

RAG-Fusion 检索增强

大模型推理能力增强方法总结

具体来说，验证的训练方式包含两个部分：(1) 首先通过微调过程对生成器进行训练；（2）训练得到的生成器用于对问题生成多个高温表达式，这些表达式根据最终得到的结果是否和正确答案相匹配来进行标注，然后用这些表达式和标签去训练验证器

推理能力大模型

图解 Transformer——功能概览

为了使模型能够处理有关于句子意图和语义的更多细微差别，Transformer 对每个单词都进行注意力打分。

Transformer 大模型图解

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