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Qwen2-VL是通义千问团队最近开源的大语言模型，由阿里云通义实验室研发。 以Qwen2-VL作为基座多模态大模型，通过指令微调的方式实现特定场景下的OCR，是学习多模态LLM微调的入门任务。 本文

通过RAG来增强LLM已经是目前很多的首选，但是最近有一个新的开源项目让大家看到了更好的选择的可能。今天我们分享一个开源项目，它号称是RAG的下一代技术，让大模型可以拥有个性化的记忆，它就是：mem0

前言  Advanced RAG 系列学习了先是单个文档的半结构数据抽取table 、图片，再是多文档Object Index关联。本文最后一篇， 聊聊多用户。在基于AI构建产品时，我们要考虑多用户，

前言 今天来对比一下国内的通义千问大模型的代码生成水平和gpt4o的代码生成水平，当然这里是对图片的分析能力的考验，我们截取一张掘金的文章榜图片，同时给这两个大模型喂一样的prompt，让他为我们切图

目录 引言 数据收集与清洗 数据标准化 知识图谱构建 RAG系统实现 代码生成模型训练 工程化实现 系统评估与优化 结论 1. 引言 在现代软件开发中，利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发

6月13日OpenAI在Chat Completions API中添加了新的函数调用（Function Calling）能力，帮助开发者通过API方式实现类似于ChatGPT插件的数据交互能力。

本文通过实际案例展示了如何用 Stable Diffusion 里的 Inpaint Anything 插件实现高效率换模特或者模特换装。比传统的 Photoshop 蒙版方式更加高效便捷。

在这篇博客中，我详细描述了如何使用OpenAI的GPT-4来辅助我完成全栈开发项目。我分享了我是如何利用GPT-4进行前后端开发，数据库配置，以及整个项目的协调。同时，我也讨论了在这个过程中遇到的挑战

LoRA 出自微软的一篇论文，其含义为低秩适应模型，原论文运用于 NLP 领域，但在 SD 中发扬光大了。本文介绍 LoRA 的使用场景并推荐合适的模型方便使用。