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He Dan

@derek_he

{码工,伪·ACG众,Android,iOS, NBA吐槽,美食,电影,被人说显得成熟,德鲁伊}

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linkhttp://derekhe.net/aboutme calendar_today22-04-2009 03:27:06

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viggo (@decohack) 's Twitter Profile Photo

刚才试了一下用 #stablediffusion 画版画,用到了一个很少人用的 LoRA,先让 ChatGPT 帮我想场景描述,然后直接复制到 SD 里开始画。可以转行当个版画大师了,看看这几幅画能卖出去多少钱。

刚才试了一下用 #stablediffusion 画版画,用到了一个很少人用的 LoRA,先让 ChatGPT 帮我想场景描述,然后直接复制到 SD 里开始画。可以转行当个版画大师了,看看这几幅画能卖出去多少钱。
Shawn Pang 庞舜心 (@0xthefool) 's Twitter Profile Photo

绝大多数平台和产品在早期最重要的事情只有一个,不是融资不是技术不是产品而是获客。2C产品只有获得了基础用户后才能开始建立生态、分析反馈从而进一步增长和融资。 分析了Tinder、Doordash、Uber、Pinterest、Dropbox等数十个头部产品获得他们前1000个用户的方法,这里是七个最常见的策略。

绝大多数平台和产品在早期最重要的事情只有一个,不是融资不是技术不是产品而是获客。2C产品只有获得了基础用户后才能开始建立生态、分析反馈从而进一步增长和融资。

分析了Tinder、Doordash、Uber、Pinterest、Dropbox等数十个头部产品获得他们前1000个用户的方法,这里是七个最常见的策略。
Shawn Pang 庞舜心 (@0xthefool) 's Twitter Profile Photo

今天看到了一位SaaS方向VC朋友分享的他们在看AI项目用的一个独特指标 - “AI价值贡献率”。 这一比例绝不能过高(比如ChatGPT贡献了90%的价值),否则意味着在整体产品中产品价值、数据价值等变得单薄。后果就是当底层AI技术变成商品后,没有属于企业的独特壁垒,保不齐哪天被底层技术提供方吞掉。

Oasis Feng (@oasisfeng) 's Twitter Profile Photo

ControlNet 简直堪称 AIGC 界的「神笔马良」!尤其是目前效果最出众的 Depth to Image 规则,在有些场景下甚至能越俎代庖超越还不太争气的 Pose to Image。 这是一个网友分享的 效果。可以看出,Stable Diffusion 很好的看懂了线框图中透视效果下的景深关系和各类物件,并出色的完成了「命题绘画」。\

ControlNet 简直堪称 AIGC 界的「神笔马良」!尤其是目前效果最出众的 Depth to Image 规则,在有些场景下甚至能越俎代庖超越还不太争气的 Pose to Image。

这是一个网友分享的 效果。可以看出,Stable Diffusion 很好的看懂了线框图中透视效果下的景深关系和各类物件,并出色的完成了「命题绘画」。\
宝玉 (@dotey) 's Twitter Profile Photo

在线编程平台Replit近期发布了一篇关于《如何训练你自己的大型语言模型》的博客文章,分享了他们在训练自家编程大型语言模型(LLM)过程中的经验和教训。 他们把整个过程分成了三个阶段:数据管道、模型训练、推理 他们的主要数据来源包括Hugging Face上的The

在线编程平台Replit近期发布了一篇关于《如何训练你自己的大型语言模型》的博客文章,分享了他们在训练自家编程大型语言模型(LLM)过程中的经验和教训。

他们把整个过程分成了三个阶段:数据管道、模型训练、推理

他们的主要数据来源包括Hugging Face上的The
He Dan (@derek_he) 's Twitter Profile Photo

上周末参加了AI Hackathon,和4位小伙伴一起共同奋战两天,用不到48小时从0到1打造了一个AI辅助的财经信息智能阅读工具。已经很多年没有试过通宵的打造一个产品了,感觉又回到了大学时代。在现场看到那么多投入AI项目的连续创业者、开发者,已经有很多年没有看到过这样的互联网创业氛围了

上周末参加了AI Hackathon,和4位小伙伴一起共同奋战两天,用不到48小时从0到1打造了一个AI辅助的财经信息智能阅读工具。已经很多年没有试过通宵的打造一个产品了,感觉又回到了大学时代。在现场看到那么多投入AI项目的连续创业者、开发者,已经有很多年没有看到过这样的互联网创业氛围了
Sunny🔆 (@sunshineg) 's Twitter Profile Photo

SegmentFault AI Hackathon 线上赛道有近 40 个作品今晚 7 点进行线上 Demo,大概统计了线上选手来自中国 26 个城市,以及美国、加拿大、白俄罗斯、澳大利亚、新加坡、英国!可以搜索思否视频号关注直播。🍻下一站线下场 6 月份在杭州,我们研发大本营,届时也是我们社区 11 周年庆 !🎉

SegmentFault AI Hackathon 线上赛道有近 40 个作品今晚 7 点进行线上 Demo,大概统计了线上选手来自中国 26 个城市,以及美国、加拿大、白俄罗斯、澳大利亚、新加坡、英国!可以搜索思否视频号关注直播。🍻下一站线下场 6 月份在杭州,我们研发大本营,届时也是我们社区 11 周年庆 !🎉
Luyu Zhang (@goocarlos) 's Twitter Profile Photo

正式向大家介绍 Dify.AI。如果你想基于 LLM 做点什么生产级的应用,但对 Langchain 望而却步,那么 Dify 可能是 Do it for you 的。可视化编排 Prompt、集成上下文或更多能力、发布并搭建起运营仪表盘,这一切都可以在几分钟内完成。 PS: 我们将在本周完全开源

正式向大家介绍 Dify.AI。如果你想基于 LLM 做点什么生产级的应用,但对 Langchain 望而却步,那么 Dify 可能是 Do it for you 的。可视化编排 Prompt、集成上下文或更多能力、发布并搭建起运营仪表盘,这一切都可以在几分钟内完成。 PS: 我们将在本周完全开源
倪爽 (@nishuang) 's Twitter Profile Photo

怎么用 AI 把普通人脸瞬间变成笑脸? DragGAN 是一个效果惊人的 AI 绘图工具,它让设计师和艺术家交互地、极其精细地调整 AI 绘图过程,和那些输入文本、期待 AI 生成作品、然后一次次痛苦地微调结果的 AI 相比,这领先了一个时代! 你可以自由地调整图片上的控制点/手柄,背后的

Jerry Liu (@jerryjliu0) 's Twitter Profile Photo

Here are 8 key considerations for building *production-grade* LLM apps over your data (RAG) 💡 (see 🧵): 1️⃣ Chunks used for retrieval shouldn’t necessarily be the same as chunks used for LLM synthesis (@md_rumpf) 2️⃣ Embeddings should live in a different latent space than what

九原客 (@9hills) 's Twitter Profile Photo

最新开源模型选择个人推荐(超过40B的建议购买API服务,其他则建议自行int4部署)。 中文 RAG 选择 CommandR+ Agent/FunctionCalling 使用 Llama3-70B 或 CommandR+ 中文文案写作用Qwen-72B,语言更Local一些。 特定任务的小参数微调base模型用 Llama3-8B 或 Mistral-7B 大参数微调base 模型用 Yi-34B