Llama3.1-Chinese-Chat針對(duì)中英文進(jìn)行了優(yōu)化，比原始Llama-3.1-Insturct 在處理中文提示上更好，在邏輯、編碼、數(shù)學(xué)和寫(xiě)作上性能出色。
Llama3.1-Chinese-Chat 8B和70B兩個(gè)版本。
模型：
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8B https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat
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ollama 8B：https://ollama.com/wangshenzhi/llama3.1_8b_chinese_chat
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ollama 70B：https://ollama.com/wangshenzhi/llama3.1_70b_chinese_chat
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70B：https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat
AI發(fā)型師，一個(gè)基于擴(kuò)散模型的頭發(fā)遷移框架：Stable-Hair
Stable-Hair可以將各種真實(shí)世界發(fā)型遷移到用戶(hù)提供的面部圖像上，實(shí)現(xiàn)虛擬試發(fā)的效果。
優(yōu)勢(shì)在于可以處理各種復(fù)雜發(fā)型，在遷移過(guò)程中保持身份信息和背景一致性。
方法：
1、禿頭轉(zhuǎn)換器：訓(xùn)練一個(gè)禿頭轉(zhuǎn)換器，去除所提供的面部圖像中的頭發(fā)，生成禿頭圖像。
2、頭發(fā)遷移模塊：包含三個(gè)模塊，頭發(fā)提取器、潛在身份網(wǎng)絡(luò)和頭發(fā)交叉注意力層，用于將目標(biāo)發(fā)型以高細(xì)節(jié)和高保真度遷移到禿頭圖像上。
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項(xiàng)目：https://xiaojiu-z.github.io/Stable-Hair.github.io/
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代碼（即將推出）：https://github.com/Xiaojiu-z/Stable-Hair
可以與個(gè)人PDF/TXT文當(dāng)進(jìn)行交互對(duì)話的系統(tǒng)：IncarnaMind
可以與個(gè)人PDF/TXT文當(dāng)進(jìn)行交互對(duì)話的系統(tǒng)（文檔聊天機(jī)器人）IncarnaMind,支持多LLM，GPT 3.5、GPT-4 Turbo、Claude 、本地開(kāi)源LLM等，支持根據(jù)多個(gè)文檔內(nèi)容回答問(wèn)題。
特點(diǎn)：
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多文檔對(duì)話式問(wèn)答：支持跨多個(gè)文檔同時(shí)進(jìn)行簡(jiǎn)單和多跳查詢(xún)，打破了單文檔限制。
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LLM 模型兼容性：支持 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Llama2 和其他開(kāi)源 LLM。
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文件兼容性：支持 PDF 、 TXT 格式。
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自適應(yīng)分塊：使用滑動(dòng)窗口分塊技術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整窗口大小和位置，根據(jù)數(shù)據(jù)復(fù)雜性和上下文平衡細(xì)粒度和粗粒度數(shù)據(jù)訪問(wèn)，從而優(yōu)化信息檢索和理解。
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推薦使用 Llama2 系列模型，特別是 llama2-70b-chat（完整或 GGUF 版本）以獲得最佳性能。
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github：https://github.com/junruxiong/IncarnaMind
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