文章摘要： 本文介绍了n8n平台的基本概念与基础节点。首先说明n8n的工作流创建方法，包括手动创建和URL导入两种方式。重点讲解了n8n的核心组件——节点，分为触发器节点（Trigger）和动作节点（Action）。详细介绍了四种触发器节点：手动触发、定时触发、Webhook触发和聊天触发。此外，还介绍了数据处理节点、控制流节点和HTTP请求节点等核心节点，以及n8n中的代码功能，包括表达式和Co

Hugging Face 是一个专注于自然语言处理（NLP）和机器学习领域的开源平台，也是全球最大的 AI 社区之一。作为 NLP 领域的领军者，Hugging Face 不仅提供了丰富的预训练模型、高质量的数据集以及强大的开发工具，还始终致力于推动 AI 技术的民主化，让每个人都能轻松获取并使用最先进的 AI 技术。Hugging Face 的起源可以追溯到 2016 年，最初是一家专注于聊天机

近期相关研究发现，LLM在对比浮点数字时表现不佳，经验证，internlm2-chat-1.8b (internlm2-chat-7b)也存在这一问题，例如认为13.8<13.11。：利用LangGPT优化提示词，使LLM输出正确结果。

本文介绍了n8n工作流平台的高阶功能，主要包括子工作流和AI相关应用。在子工作流部分，讲解了如何通过ExecuteWorkflow节点调用子工作流，以及使用ErrorTrigger节点进行错误处理。AI应用方面，详细说明了集群节点（Cluster nodes）的Chain和Agent类型区别，记忆功能在聊天机器人中的作用，RAG技术实现时需要注意的容器网络配置问题，以及如何为AI Agent配置工

文生图（Text-to-Image Generation）的历史可以追溯到人工智能领域开始尝试使用深度学习技术来生成图像。早期探索：GAN（生成对抗网络）的提出标志着生成模型的一个重大突破。它由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成看起来真实的图像，而判别器的任务是区分真实图像和生成图像。发展阶段：随着技术的成熟和进步，出现了更多的

Hugging Face 是一个专注于自然语言处理（NLP）和机器学习领域的开源平台，也是全球最大的 AI 社区之一。作为 NLP 领域的领军者，Hugging Face 不仅提供了丰富的预训练模型、高质量的数据集以及强大的开发工具，还始终致力于推动 AI 技术的民主化，让每个人都能轻松获取并使用最先进的 AI 技术。Hugging Face 的起源可以追溯到 2016 年，最初是一家专注于聊天机

书接上回，首先回顾一下Task2的一些补充：Task2主要任务是从零预训练一个tiny-llama模型，熟悉一下Llama的模型架构和流程。然后测试一下模型的效果。总的来说，因为某些未知的原因，loss一直没有降下去，导致最终效果一般般。

（TimM）是一个 PyTorch 的模型库，它提供了大量的预训练图像模型，包括经典的 CNN（卷积神经网络）架构以及最新的研究进展。很好的理解了我的问题，默认生成了一段中文的描述，对图片的描述比之前的InternLM-XComposer2-VL-1.8B效果要好。InternVL2 是上海人工智能实验室推出的新一代视觉-语言多模态大模型，是首个综合性能媲美国际闭源商业模型的开源多模态大模型。LM

#书生大模型实战营#L0入门岛闯关任务

利用PyTorch框架，定义好需要使用的模型，根据输入输出数据维度实例化模型。baseline我们选择的是单层的CNN模型，后续改进可以选择更深的模型，可以选择RNN模型，可以用一些更复杂，效果更好的模型，这个有待我们去进一步探索优化。