只需要输入1张照片，无需训练，就能秒级生成个人写真？你没听错，就是这个神奇的AI工具–InstantID。众所周知，AI图生图面临的挑战之一是无法保持较高的角色一致性，尤其是人脸保真度。InstantID通过强语义和弱空间条件设计了一个新颖的身份识别网络，将面部和地标图像与文本提示相结合，引导图像生成。在只有一张参考 ID 图像的情况下，InstantID 的目标是在确保高保真的前提下，从一张参考

Ollama作为一款开源工具，为用户提供了便捷的本地大模型部署和调用方式，其卓越的兼容性和灵活性使得在多种操作系统上运行大规模语言模型变得更加简易。通过Docker的安装与部署，用户可以快速上手并灵活使用各类大型模型，为开发和研究提供了强有力的支持。然而，由于Ollama缺乏内置的鉴权访问机制，用户在生产环境中应采取适当的安全措施，以防止潜在的访问风险。总的来说，Ollama在推动本地AI模型的应

• 第一，我们不能预先指定矩阵的秩，需要动态更新增量矩阵的R，因为权重矩阵的重要性在不同模块和层之间存在显著差异。• 第二，需要找到更加重要的矩阵，分配更多的参数，裁剪不重要的矩阵。找到重要的矩阵，可以提升模型效果；而裁剪不重要的矩阵，可以降低参数计算量，降低模型效果差的风险。为了弥补这一差距，作者提出了AdaLoRA，它根据权重矩阵的重要性得分，在权重矩阵之间自适应地分配参数预算。

Prompt Tuning是现在大模型微调方法中的一种常用方法，本文通过解读5篇论文来了解Prompt Tuning方法演进的过程。分别是Prefix-Tuning、P-Tuning v1、Parameter-Efficient Prompt Tuning、P-Tuning v2。

本文主要是 Milvus 向量数据实战总结。• LLM 痛点以及解决方案• RAG 是什么，为什么选用RAG。•langchain文档加载器，chat model• 文档拆分的注意点，chat model区别。• chat 示例代码。​。

某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型，方法很多，模型也很多，比如 qwen、qwen2、llama3等，最简单快捷的首推使用 ollama 部署，模型选用 qwen 或 qwen2，针对中文任务效果更好。

今天分享的这个开源项目，是 Microsoft GraphRAG 的改编版，专为支持使用 Ollama 的本地模型而定制。并具有交互式用户界面，可以直观的可视化图谱，查看索引数据，允许日志。。因为这个项目获得关注的速度太快了，作者还在努力修复和改进各种问题，甚至表示会尝试至少每隔几个小时更新一次~本地模型支持：利用 Ollama 的本地模型进行 LLM 和嵌入。成本效益：消除对昂贵的 OpenAI

今天，统计了全球各大网站数据（浏览量、下载量、使用量等等），最受欢迎的 20 款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等。取前 20 款列出，排名不分先后！适用于 Android 的多合一 WiFi 破解工具。适用于 Android 5+ 的 Aircrack，Airodump，Aireplay，MDK3 和 Reaver GUI 应用程序。（需要 r