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  • Nginx性能优化的几个方法 你学会了吗

      如果需要动态修改响应头中的版本信息,可以使用如headers,more,nginx,module模块,这个模块允许你动态地添加、修改或删除Nginx的响应头,通过这个模块,可以完全控制Server响应头的内容,...。...

    2024-11-15 637
  • 我们一起聊聊点赞系统的设计

      随着社交网络的蓬勃发展,点赞功能逐渐成为了一个网站中不可或缺的功能,因为点赞功能不仅可以让用户更直观地了解自己的视频、文章等内容被多少人认可,而且也提升了用户互动体验感,下面我们来聊聊通用的点赞系统设计的方案,1、点赞系统的数据表设计在设计数据表的时候我们需要知道点赞系统需要完成的基础功能有哪些,点...

    2024-11-15 212
  • 史上最丑AI生图一夜爆火!又一款妙鸭级爆品来了

      最近,网友们被一款传说中的最丑AI生图神器刷屏了,无论是表情包、网络梗图,还是热门电影,或是自家宠物,包括你想得到的和想不到的,都变成了粘土风格,地铁老爷爷看手机,忽然有了实体,请回答1988,里这张佛系表情包,简直抓住了原片精髓,奥本海默,变成黏土风后依然气质满满,重庆森林,的经典场景再现了,梵高...

    2024-11-15 799
  • 生成式AI图像编辑工具 谷歌将免费提供3款

      4月11日,谷歌在官网宣布从5月15日起,将向所有谷歌相册用户免费提供MagicEditor、PhotoUnblur和MagicEraser三款生成式AI编辑工具,通过这三款强大的AI图像编辑工具,用户可以轻松将模糊的图片变高清,实现一键PS,调色,光影,删除图片多余内容等,而在此之前,这三个是谷歌...

    2024-11-15 239
  • 模型设计与训练策略中深度了解多模态统一生成模型 从OmniGen的数据

      ​从OmniGen的训练数据、模型设计与训练策略中深度了解多模态统一生成模型,今天详细讲讲多模态大模型OmniGen~之前有总结过一篇多模态大模型的研究趋势,感兴趣的小伙伴也可以具体看一下这篇介绍多模态大模型的文,​OmniGen就属于统一视觉模型这个方向中,将多个特定任务转化为具备通用能力的图像生...

    2024-11-15 420
  • Qwen2

      文章链接,https,arxiv.org,pdf,2409.12191Github链接,https,github.com,QwenLM,Qwen2,VL亮点直击本文介绍了Qwen系列大型视觉语言模型的最新成员,Qwen2,VL系列,该系列包括三款开放权重模型,总参数量分别为20亿、80亿和720亿,...

    2024-11-15 175
  • 七个高质量润色论文和文章的指令

      编辑润色是写作过程中至关重要的一部分,这是你的言语从美好转变为伟大的地方,今天分享7个高质量的指令,1.修复语法和句法第一个提示是修复语法和句法,这是任何写作的关键部分,因为它确保您的信息清晰且专业,2.优化语句这不仅仅是修复错误,这是为了确保每个词都有其目的,并且每个句子都流畅,3.审阅和校对下一...

    2024-11-15 315
  • 利用LlamaIndex和本地PDF文档 轻松打造知识图谱GraphRAG

      传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展示上各有侧重,向量数据库擅长通过相似性来比较对象,利用数值来衡量对象间的距离,而知识图谱则专注于揭示复杂的联系和对象间的依赖性,通过节点和边进行深入的语义分析和逻辑推理,这两种方法各自适用于不同的应用场景,...。...

    2024-11-15 257
  • 多智能体新进展

      本文提出了一种名为,HypotheticalMinds,的模型,该模型结合了大语言模型和多智能体强化学习,通过在自然语言处理的框架下生成、评估和细化关于其他智能体策略的假设,来提高智能体在多智能体环境中的表现,该模型在多种竞争性、合作性和混合动机的多智能体环境中均显示出优越的性能,特别是在处理隐藏信...

    2024-11-15 691
  • 智能体原理和案例 Agent 一文彻底理解大模型

      1、什么是大模型Agent,大模型Agent,作为一种人工智能体,是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体,简而言之,它是构建于大模型之上的计算机程序,能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预设目标的智能存在,Agent是AI大模型应用的主要新形态,在技术架构范式也发...

    2024-11-15 625
  • Transformers学习上下文强化学习的时间差分方法

      上下文学习指的是模型在推断时学习能力,而不需要调整其参数,模型,例如transformers,的输入包括上下文,即实例,标签对,和查询实例,即提示,然后,模型能够根据上下文在推断期间为查询实例输出一个标签,上下文学习的一个可能解释是,,线性,transformers的前向传播在上下文中实现了对实例,...

    2024-11-15 810
  • #AIGC创新先锋者征文大赛# 谁主沉浮 长上下文 LLMs RAG vs

      ​​,本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛,​​​​https,www.,aigc,2223.html​​作者,FlorianJune编译,岳扬2023年,大语言模型,LLMs,的上下文窗口通常在4K到8K左右,但到了2024年7月,上下文窗口超过128K的LLMs已经变得很普遍了,以...

    2024-11-15 830
  • RAG是否仍然必要 在长上下文LLM的时代

      一、结论写在前面论文标题,InDefenseofRAGintheEraofLong,ContextLanguageModels论文链接,​​https,arxiv.org,pdf,2409.01666​​克服早期生成式大型语言模型,LLMs,的有限上下文限制,检索增强生成,RAG,在过去一直是基于上...

    2024-11-15 709
  • 基于指令的细粒度图像编辑数据集 万样本 数据才是AIGC的王道!UltraEdit

      一、概述UltraEdit是一种大规模的、自动生成的数据集,专门用于基于指令的图像编辑,该数据集包含了约万个编辑样本,覆盖了750,000个独特的指令,涵盖了9种以上的编辑类型,UltraEdit的核心优势在于其利用大型语言模型,LLMs,的创造力和人类评估者提供的上下文编辑示例,提供了更广泛的编辑...

    2024-11-15 637
  • 一篇大模型NL2SQL全栈技术最新综述

      随着LLM的出现,NL2SQL的性能得到了极大的提升,这显著降低了访问关系数据库的障碍,并支持各种商业应用,本文提供了一个全面的NL2SQL技术综述,覆盖了整个生命周期,包括模型、数据、评估和错误分析四个方面,全文概述,NL2SQL任务的全生命周期对NL2SQL任务进行了定义,并介绍了人类执行NL2...

    2024-11-15 479

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