内容生成
DeepBrain AI - 最佳人工智能视频生成器
中途
(2) Discord | 主页 - Midjourney
2023年5月的8 个“最佳” AI 视频生成器, 来自Unite.AI。
在视频制作方面, InVideo做在线视频编辑器, 能让你在短短几分钟内制作出专业水准的视频, 它有这样的特点 , 它有这样的功能。
Elai.io - 使用文本数字演示器创建 AI 视频
可以智能生成文本
免费的文本转图像的人工智能图像生成器, Fotor 提供此项功能。
多合一网页编辑器 | 画画
视频生成
Clipdrop - SDXL Turbo
Gen-2 | Runway
Pika
Infinity AI
图生视频
跑道, 借助人工智能推进创造力。借助人工智能推进创造力的跑道。推进蕴含人工智能的创造力的跑道。
机器人
特斯拉擎天柱（@特斯拉_擎天柱）, / 在X平台。
设计工具
借助一键操作的方式, 拥有人工智能驱动能力的演示文稿工具包, 一款具备人工智能动力元素的演示文稿资源包, 名为AiPPT , 它能提供一键操作功能。
文生视频
文生视频Infinity AI
专门为营销人员打造的高级人工智能工具套件, 名为Akool。
能够生成视频的顶级人工智能工具, | 正是Zapier。
无限人工智能
文生音乐
音频稳定, 用于音乐及音效的生成式人工智能 , 可供生成音乐和声音特效的生成式人工智能 , 这种音频稳定的生成式人工智能应用于音乐之中以及有着声音特效。
Suno
神经网络可视化
【极其厉害实用！】十一款神经网络可视化工具, 是组会汇报时要用的, 是论文插图时会用到的, 是科研学术过程中绝对必备的_哔哩哔哩_bilibili。
神经网络SVG
超快神经进化, 超快反向传播, 用于浏览器, 用于Node.js, 名为Wagnaartje/neataptic, 有火箭图标:
《盗梦空间》第三版, 网络范围 CNN 分析器。
认出熊猫, 进行演示, 来到TensorSpace Playground, 这里是MobileNetv1。
keplr - io/quiver这儿, 交互式卷积网络具备Keras可视化功能。
对图像予以卷积操作的核心, 以直观方式作出解释的内核, 是卷积核, 图像内核, 从视觉角度进行解说。
识别不同的物体CNN可视化
adapter
适配器中心, 有572个适配器, 这些适配器适用于76种文本任务, 还适用于50种语言。
数据集
激光/nllb处于主要阶段·脸书研究/LASER·代码托管平台GitHub。
涉及大模型训练语料的篇章, 存在着大规模的数据集, 其中包括C4 , 还有Pile , 以及ROOTS , 另外还有Wudao , 这是在知乎上的情况。
大模型入门课程
GPT 与 GPT：它们有何不同？| 科技目标
大语言模型综述
How to build a GPT model
主分支下, datawhalechina/learn-nlp-with-transformers仓库中的learn-nlp-with-transformers/2.4-图解GPT.md文件 , 来自GitHub。
怎样变压器运作。变压器是一种神经… | 由朱利亚诺·贾卡利亚 | 走向数据科学 , 其中小分句包括: 怎样变压器运作 , 变压器是一种神经… , 由朱利亚诺·贾卡利亚 , 走向数据科学。
三明2046的个人空间_哔哩哔哩_bilibili
Word Embeddings
WebVectors：在线分布式语义模型
Word Embedding Demo
大模型可视化解释
LLM Visualization
大模型3D可视化
彩虹数组代数 | 塔里
神经网络反向传播参数更新详解 - 知乎
Token解释
token可视化
然而, 究竟什么才是GPT呢? 那关于变形金刚的可视化阐释展示, 深度学习, 处于第5章的相关内容, 在YouTube平台上。
插图, GPT - 2（可视化Transformer语言模型）, 出自Jay Alammar, 一次可视化, 机器学习一个概念。
LLM 可视化
Transformer Explainer
监管
国家互联网信息办公室, 有相关负责人, 就《生成式人工智能服务管理暂行办法》回答记者提问, 属于政策解读范畴, 在中国政府网发布。
生成式人工智能服务安全基本要求
由中央网络安全和信息化委员会办公室发布的, 关于国家互联网信息办公室就生成式人工智能服务已备案信息所作出的公告。
词嵌入
在GitHub上, 有一个名为Embedding/Chinese-Word-Vectors的内容, 它包含100多种预训练中文词向量, 也就是上百种预训练中文词向量。
嵌入投影仪——高维数据可视化
优质提示词
优中之优三维人工智能提示语, 提示语基地。
45 个以上, 最佳的 Midjourney 提示词, 去尝试使用, 并有标点符号。
SOTA大模型llama
LLaMA及其子孙模型概述 - 掘金
火焰 — Llama
gemini
Gemini - Google DeepMind
Gemini - 轻松对话开云真人app官网入口，获取创意灵感
GPT
OpenAI
GLM
智谱AI
Bert
百川大模型-汇聚世界知识 创作妙笔生花-百川智能
Announcing Grok
快速入门 | Mistral AI 大型语言模型
首页 \ 人类学
豆包大模型-火山引擎
通义官网
Blog | LMSYS Org 排名
聊天机器人排名
通义
综合评测大模型产生对比情况, 主流大模型于各评测数据集上的表现, 呈现出总榜单, 此处涉及数据学习（DataLearner）。
模型开发
工作空间的具体情形, 涉及揽睿星舟, 这是一个一站式的AI服务平台, 还有AI应用生态。
Code completion - OpenAI API
Introduction | ️ Langchain
我的Notebook · 魔搭社区
模型微调
在GitHub上的liguodongiot/llm - action这个项目, 其目的在于, 去分享有关大模型的相关技术原理, 以及实战经验。
对其进行精细调整, 即微调（Fine-tuning）, 这是OpenAI官方帮助文档的中文版呈现的内容。
用于LORA微调的本子, 是合作实验室做LORA微调的本子, 它叫lora_tuning.ipynb, 在合作实验室里, 它又被称作Colaboratory, lora_tuning.ipynb。
Kaggle, 那是数据科学之所在场所, 你的家就在此, 数据科学的归属地。
开发环境
查找, 预先训练好的模型, 数据集竞赛平台 | 卡格尔。
Vertex AI Workbench
JSON在线解析及格式化验证 - JSON.cn
张量到张量入门 - 协同实验室, 其中, 张量到张量入门, 是关于特定主题的介绍, 协同实验室是一种环境。
Hugging Face——人工智能社区建设未来。
数据标注
Bot 商店 - 扣子
Chat Playground - OpenAI API
Fine-tuning - OpenAI API
数据清洗
智能体代理
虚拟家庭
AgentGPT
把25个人工智能智能体安排在角色扮演游戏小镇中的时候, 让人惊讶的事情就会发生, 这是一篇来自Ars Technica的报道。
Bot - Botpress Studio
-Bots - 扣子
这里是, GitHub上的，名为yoheinakajima的, 项目名为babyagi的, 链接相关内容:
黑客大模型
WormGPT
什么是欺诈生成预训练变换器? |黑客中午时分。
GitHub , GreyDGL/PentestGPT , 这是一个借助GPT赋能的渗透测试工具。
RAG
24年1月至2月期间, Coggle举办30天机器学习活动, 其中学习内容为动手实践RAG, 学习形式是通过竞赛, 平台为Coggle竞赛论坛。
Milvus documentation
Poe
大模型&AI产品经理如何学习
渴望大家给予点赞以及收藏, 我所花费2万购置到的大模型学习资料, 将会实行免费共享, 把这些提供给你们, 来瞧瞧其中都有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二个阶段, 是在借助大模型提示词工程, 从Prompts这个角度着手, 从而更出色地发挥模型的作用。
第三阶段, 大模型平台应用展开开发历程, 要透过阿里云PAI平台, 去搭建电商领域当中的虚拟试衣系统。
第四个阶段, 大模型知识库应用开发, 以LangChain框架作为例子而言, 去构建物流行业咨询那种能够智能问答的系统。
第五阶段, 大模型微调开发, 借助大健康领域构建适合该领域的大模型, 借助新零售领域构建适合该领域的大模型, 借助新媒体领域构建适合该领域的大模型。
第六阶段世界杯直播观看，以SD多模态大模型作为主要依托, 构建起了文生图小程序案例。
第七阶段, 此阶段是以侧重于大模型平台的应用以及开发作为主要方向, 借助像星火大模型、文心大模型等这类已经成熟的大模型, 进而去构建大模型在行业方面的应用。
2.视频教程
虽说网上存在着诸多学习资源, 然而基本上都是不完整有欠缺的, 这儿倒是有我个人整理的大模型视频教程, 上面路线图里的每一项知识点, 我均配备了相应的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料开云真人app官网登录app，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要对跟大模型相关的PDF书籍等进行了整理, 存在几百本能梳理, 这些都是当下行业里最新的, 其中包括行业报告以及文档。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要进行了整理, 整理的是行业目前最新的大模型面试题, 还有各种大厂offer的面经合集。
学会后的收获：
基于大模型全栈工程予以实现, 其中涵盖前端, 后端, 产品经理, 设计, 数据分析等方面, 经由这门课程能够获取不同能力。
随着大数据时代的到来, 越来越多的企业以及机构都面临着海量数据处理的相关问题, 掌握大模型应用开发技能的他们, 能够借助大模型技术更有效地处理这些数据, 进而大幅提高数据分析以及决策的准确性, 最终更好地满足实际项目的真实需求, 这对于程序员而言是至关重要的。
参与大模型跟企业数据相关的AI应用开发工作, 将大模型理论予以实现, 对GPU算力、硬件、LangChain开发框架以及项目实战技能进行掌握, 通过Fine - tuning方式垂直训练大模型, 涵盖数据准备、数据蒸馏以及大模型部署, 实现一站式掌握。
• 具备当下热门大模型垂直领域模型训练的能力, 可提升程序员的编码能力, 因为大模型应用开发需掌握机器学习算法、深度学习框架等技术, 而掌握这些技术, 就能够提高程序员的编码能力以及分析能力, 进而使程序员能更娴熟地编写高质量代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
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