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在当今信息爆炸的时代，如何有效地组织和检索知识，提供准确的问答服务，是 intelligence 和 technology 领域面临的重大挑战。RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，作为一种高效的 AI 问答方案，为我们提供了一种新的解决方案。本文将深入探讨 R

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前言 你是否对计算机视觉和人工智能感兴趣，想快速实现“目标检测”却无从下手？别担心，YOLO（You Only Look Once）正是你需要的“开箱即用”利器！作为当前最流行的实时目标检测算法之一，YOLO以其速度快、精度高、操作简单著称。本文以Ultralytics版YOLO11为例，手把手教你

最近在学习大模型微调，但是在实战阶段遇到了一个大问题——高质量的微调数据集实在太难找了。在人工智能领域，数据从来不只是原料，而是模型的生命线。它贯穿模型训练、优化与落地的全流程，直接决定模型能力的上限。当前行业的核心痛点，早已不仅仅是算力或算法瓶颈，更是在于缺乏高质量、高领域适配性的数据集。 最近在

当我的RTX 4060在运行FLUX.1模型时，满显存的占用在我的资源监视窗格刺眼的展示，生成进度卡在采样器部分无法继续，8GB显存已成为SD创作瓶颈。 作为低端显卡用户，过去常被迫在“降低分辨率”和“裁剪模型精度”间妥协，直到尝试了MIT Han Lab开源的Nunchaku推理引擎。 这个基于S

随着ChatGPT、文心一言、Claude等大语言模型（LLM, Large Language Models）的崛起，AI 正在以惊人的速度改变人类与知识、语言、甚至创作的互动方式。但你是否遇到过这种情况：一个能写诗的模型，却看不懂医疗报告；一个能聊哲学的AI，却处理不好客服话术？对于开发者和企业来

近日，AI绘图社区传来一个令人兴奋的消息：Flux Kontext 正式开源了！ 这里的「Kontext」其实是英文单词 “Context”（上下文） 的谐音，代表着它的核心理念——在生成图像时，保持上下文一致性与风格统一性。这对于角色设计、漫画连续页、视觉叙事等需要多张图片风格统一的场景来说尤为重

在AI原生应用爆发的时代，字节跳动于2024年2月正式推出Coze（扣子）——一个面向个人与企业的零代码AI智能体开发平台。作为“字节版GPT”，扣子以自然语言驱动+可视化编排为核心，让每个人都能轻松打造专属AI助手。本文将深度解析这一国产AI开发利器。 一、扣子(Coze)是谁？ 扣子（Coze）

事件 今天我来聊一个关于ComfyUI的报错问题。想象一下，当你正在专心地搭建AI工作流，刚把整个工作流项目搭建完成，满怀期待地运行——突然眼前跳出下面整个黑底白字的界面：告诉我两个矩阵的大小不匹配！！！ 正当我准备对组件的各个输出尺寸大小进行大刀阔斧的改革时，我的经验告诉我：眼前的报错并不是问题的