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4.1-1 IS-NET-Pro视频转图片的插件IS-NET-Pro这个插件真的让人惊讶，可以视频转帧图片，也可以将帧图片序列转换成视频。同时还有抠图等功能。

【GPT入门】第27课 Jupyter 感知到通过命令行生成的内核要让 Jupyter 感知到通过命令行生成的内核，可按照以下步骤操作：如果上述方法仍然无法让 Jupyter 感知到新的内核，可以尝试查看 Jupyter 的日志文件，以查找可能的错误信息，或者检查内核的安装路径和配置文件是否正确。

算力魔方AIPC

用PaddleNLP为GPT-2模型制作FineWeb二进制预训练数据集作者：算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力《用PaddleNLP在4060单卡上实践大模型预训练技术》发布后收到读者热烈反响，很多读者要求进一步讲解更多的技术细节。本文主要针对大语言模型的预训练流程，使用PaddleNLP将FineWeb数据集中文本形式的数据，经过分词化(Tokenize)，转换为大语言模型能直接使用的二进制数据，以便提升训练效果。

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？在NLP领域，GPT 和 BERT 是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了 Mask 机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨 GPT 和 BERT 的 Mask 方法的核心区别，并分析其优化策略。

Mac - Cursor 配置 + GPT 4.0/4.5/o1/o3/Deepseek Api 使用新换了电脑，所以需要新配置一些环境。已经安装好了Goland，但近期可能有Go+Java+前端的需求，所以使用Cursor。

Dify - 架构、部署、扩展与二次开发指南本文详细解析 Dify 的架构、部署流程、高可用中间件的独立部署方法，以及二次开发流程，帮助开发者更高效地管理和扩展 Dify。

GPT-5 将免费向用户开放，DeepSeek 逼的“DeepSeek 给了 OpenAI 一个教训，我们隐藏思维链给它们留下病毒式传播的机会，这是一个警钟。”

江江江江江江江江江

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。

程序猿阿伟

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与GPT（Generative Pretrained Transformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索与应用的焦点。

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验query = “3 加 4的和的 5 倍是多少？” 这个会调用两次函数 query = " 4的 5 倍是多少？"

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5-29 有趣的指令Pix2Pix(P2P)上一节我们介绍了ControlNet中使用IP-Adapter能力本节主要介绍ControlNet中的指令P2P。

【GPT入门】第22课 langchain LCEL介绍LCEL 即 LangChain Expression Language，是 LangChain 推出的一种声明式语言，用于简化和优化在 LangChain 框架内构建复杂链和应用的过程。以下详细介绍其特点和作用：特点声明式语法：传统的链式操作构建方式可能需要编写较多的代码和复杂的逻辑，而 LCEL 使用简洁的声明式语法，让开发者能够以一种直观的方式描述数据在各个组件之间的流动。例如，使用 | 操作符来连接不同的组件，就像搭积木一样轻松组合各个模块，大大提高了代码的可读性和可维护性。易于组合：支持将

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5-26 黑白照片上色-Recolor上一节我们介绍了如何制作艺术二维码本一节主要介绍ControlNet中的Recolor。重新上色。实际上我们针对颜色的处理可以使用语义分割，或者边缘检测后单独处理，reColor相对方便的内置算法，帮我们自动的一体化处理。

晴天彩虹雨

大语言模型（LLM）解析：从 GPT 到 DeepSeek（Transformer 结构、主流 LLM 的对比）大语言模型（LLM, Large Language Model）近年来发展迅速，从早期的基于统计和规则的语言处理模型，到深度学习时代的 Transformer 结构，再到目前各国科技企业推出的大规模预训练模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、国内的 DeepSeek、Manus、通义千问等。这些模型在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展，使 AI 具备更强的理解和生成能力。本文将深入探讨 LLM 的核心技术、发展历程以及主流模型的对比分析。

【GPT入门】第18课 langchain介绍与API初步体验LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的开源框架，它在大语言模型（LLM）应用开发领域发挥着重要作用，以下为你详细介绍它的定义和特点：

【GPT入门】第20课文心千帆注册与API调用本文，讲解注册文心千帆步骤，再用ＡＰＩ体验调用流程，调用接口跟OPENAI一样申请文心千帆的AK（API Key）和SK（Secret Key），具体步骤如下：

IT从业者张某某

大语言模型-1.3-GPT、DeepSeek模型介绍本博客内容是《大语言模型》一书的读书笔记，该书是中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授团队出品，覆盖大语言模型训练与使用的全流程，从预训练到微调与对齐，从使用技术到评测应用，帮助学员全面掌握大语言模型的核心技术。并且，课程内容基于大量的代码实战与讲解，通过实际项目与案例，学员能将理论知识应用于真实场景，提升解决实际问题的能力。

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5-27 临摹大师-IP-Adapter前一节我们主要介绍ControlNet中如何对黑白照片进行上色主要介绍ControlNet中的IP-Adapter。这个也是一种类似的风格借鉴，类似Reference的能力。

【GPT入门】第11课 FunctionCall调用本地代码入门为了了解，funcationCall底层，手写一个functionCall多方法，并调用，体验思路：任务：让openai调用sum方法，对加法进行求和 1.定义sum方法，给openAi接口 2.让大模型自动识别用户问题，解释参数，获取调用方法id、方法名称、方法参数 3.把第二步的结果，给大模型，让大模型调用函数，并返回结果

J-LangChain - Agent - 编排一个 ReAct + Function Call 反应链系列文章索引 J-LangChain 入门j‑langchain 是一款基于 Java 的 AIGC 编排框架，致力于集成多种大模型（LLM）调用及 RAG 工具。自 1.0.8 版本起，我们引入了工具函数（Function Call）调用能力，正式实现了 Tools 功能，并将其与 ReAct（Reasoning + Acting）模式结合，从而构建出功能丰富、交互智能的 Agent 系统。