#AIGC二三事#

大模型侧工具安装部署实践及对比选型

大模型侧工具安装部署实践这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践，至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢？这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心，是提供智能决策的引擎。它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力，是整个智能应用的心脏，同时，由于这次主题是本地大模型个人知识库，所以大模型的安装、配置、优化和部署是首要步骤，也是确保知识库工具能够顺畅运行的基石。随后才转到知识

【全】AIGC 底层技术：生成对抗网络 (GAN)（详细代码+部署）

介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型架构，由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。GAN 由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成逼真的数据样本，而判别器则尝试区分这些生成的数据与真实数据。应用使用场景图像生成：如生成高质量的图片、艺术品等。图

人工智能生成内容（AIGC）在广告创意中的应用与案例分析

AIGC在广告创意中的应用案例分析随着人工智能技术的不断发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）在广告创意领域的应用越来越广泛。AIGC不仅能够提高广告创意的效率，还能通过数据分析和机器学习优化广告效果。本文将探讨AIGC在广告创意中的应用案例，并提供一些代码实例，展示如何利用AIGC技术生成高质量的广告创意内容。AIG

【全网独家】AIGC 底层核心技术：模型解释与可解释性技术（详细代码+部署测试）

介绍模型解释与可解释性技术（Model Interpretability and Explainability Techniques）旨在理解和解释机器学习模型的决策过程。随着人工智能和机器学习模型在多个领域的广泛应用，透明性和信任度变得至关重要。可解释性帮助我们解答“为什么模型做出了某个决策？”、“哪些特征对结果影响最显著？”等问题。应用使用场景模型解释与可解释性技术在以下场景中有重要应用：医疗

（7.22-7.28）发一篇博文赢百元奖品！前10有奖！【已结束】

围绕AIGC主题创作1篇文章，文章被精选且阅读量排名位于发文当周前10名可以赢取相应礼品。