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FaceChain高保真人像风格生成挑战赛：一等奖方案
Datawhale分享 作者：马琦钧，Datawhale成员简 介大家好，我是马琦钧，Datawhale成员，毕业于浙江农林大学，统计学/会计学双学位，获得过由阿里云、谷歌、百度、CVPR、思否、极棒等举办的相关赛事奖项。本次主要分享 FaceChain 高保真人像风
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Langchain使用 | 模型、提示和解析器、存储
零、LangChain介绍为各种不同基础模型提供统一接口- 帮助管理提示的框架- 一套中心化接口，用于处理长期记忆（参见Memory）、外部数据（参见Indexes）、其他 LLM（参见Chains）以及 LLM 无法处理的任务的其他代理（例如，计算或搜索）。总的来说，有六大核心模块：Models：
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提示工程、RAG和微调 - 哪个才是大模型应用优化的最佳路径？丨IDCF
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性能优化——图片压缩、加载和格式选择
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清华微软开源全新提示词压缩工具,长度骤降80%!GitHub怒砍3.1K星
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架构师必须掌握的五大类架构设计风格
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Cocos游戏开发|使用zip压缩减少web请求,加速资源加载
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