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多模态模型的实现与发展 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MoJxwYTLxitweakOM98cCNZqnzb/a7何泰然博士强调，遥操作技术可以有效地收集数据，为机器人的自主学习提供支持。OmniH2O-6 数据集的发布，包含六个日常任务，证明了机器人在复杂环境中的应用潜力。此外，何泰然 ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc接着对比智能体与传统软件，以常见问题说明适用场景，强调智能体适用于需大模型创造、理解等能力的任务。最后从系统性质角度深入剖析，指出用好智能体关键在“协同”与多实践。
多向量检索器：优化RAG过程的工具 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UgmlwJ6iVio89nk4BCEcTyjtnWg/a5**幻觉问题**：LLM 文本生成的底层原理是基于概率的token by token 的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况。 **时效性问题**：LLM 的规模越大，大模型训练的 ...
如何基于Ray构建复杂数据处理链路？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JTciw6K6ai2hFukZO1rcI6VdnNA/ap在实践中，我们的方法为用户提供了可控生成的更大灵活性，因为用户可以根据需要从文本或图像中选择多模态条件。此外，全面的实验证明了我们在不同任务和数据集上图像 ...
ComfyUI中控制噪波的方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JoDRwnWz6iOi3SkYMxwcDycInkh/a5它使用户能够通过链接不同的块（称为节点）来构建复杂的图像生成工作流程。这些节点可以包括各种任务，如加载检查点模型、输入提示、指定采样器等。 github官方介绍：https:// ...
Kimi+官方智能体后台提示词大全 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R66TwyzWhiQuOgkIuyec5N2Zn1g提示词专家将分析下面这些信息，确保所有内容符合各个学科的最佳实践。 - Role: 分析用户的Prompt，思考最适合扮演的1个或多个角色，该角色是这个领域最资深的 ...
从《We Are The One》开始说起——它的诞生背后的融合工作流
https://docs.feishu.cn/article/wiki/X2nFwr4SsibWF8k46IKcC5PanT9由于UDIO的AI模型训练数据和参数调整不同，在使用UDIO时，需要通过不断的实践和学习，熟悉其特性。 发挥无限想象力. 由于SUNO和UDIO都支持上传音频，初始动机音轨可以来自任何 ...
Kimi智能助手：功能强大的多面手 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SwjBwhYCAieLgzk1v0qcHbBnnb8/a1... 资料更多的是一些指令，是比较基础的资料。如果你想用好Kimi，用好AI，可以购买我的AIGC学习和实战手册。这是一套从入门到精通的AI实操教程。内含上百个AI应用与实践案例 ...
课程/教材/博客推荐 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HYlcwbLnLiC6cjklWQocxT1Vns62024年12月1日 ... 一本针对希望学习贝叶斯方法和概率编程的读者的入门书籍。它通过Python 语言和PyMC 库，采用计算优先、数学次之的方法，使读者能够通过实际编程实践来理解贝 ...