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Llama3.1-Chinese-Chat針對中英文進行了優(yōu)化，比原始Llama-3.1-Insturct 在處理中文提示上更好，在邏輯、編碼、數學和寫作上性能出色。

Llama3.1-Chinese-Chat 8B和70B兩個版本。

模型：

• 8B https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat

• ollama 8B：https://ollama.com/wangshenzhi/llama3.1_8b_chinese_chat

• ollama 70B：https://ollama.com/wangshenzhi/llama3.1_70b_chinese_chat

• 70B：https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat

AI發(fā)型師，一個基于擴散模型的頭發(fā)遷移框架：Stable-Hair

Stable-Hair可以將各種真實世界發(fā)型遷移到用戶提供的面部圖像上，實現虛擬試發(fā)的效果。

優(yōu)勢在于可以處理各種復雜發(fā)型，在遷移過程中保持身份信息和背景一致性。

方法：

1、禿頭轉換器：訓練一個禿頭轉換器，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：包含三個模塊，頭發(fā)提取器、潛在身份網絡和頭發(fā)交叉注意力層，用于將目標發(fā)型以高細節(jié)和高保真度遷移到禿頭圖像上。

• 項目：https://xiaojiu-z.github.io/Stable-Hair.github.io/

• 代碼（即將推出）：https://github.com/Xiaojiu-z/Stable-Hair 

 可以與個人PDF/TXT文當進行交互對話的系統(tǒng)：IncarnaMind

可以與個人PDF/TXT文當進行交互對話的系統(tǒng)（文檔聊天機器人）IncarnaMind,支持多LLM，GPT 3.5、GPT-4 Turbo、Claude 、本地開源LLM等，支持根據多個文檔內容回答問題。

特點：

1. 多文檔對話式問答：支持跨多個文檔同時進行簡單和多跳查詢，打破了單文檔限制。

2. LLM 模型兼容性：支持 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Llama2 和其他開源 LLM。

3. 文件兼容性：支持 PDF 、 TXT 格式。

4. 自適應分塊：使用滑動窗口分塊技術動態(tài)調整窗口大小和位置，根據數據復雜性和上下文平衡細粒度和粗粒度數據訪問，從而優(yōu)化信息檢索和理解。

5. 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。

• github：https://github.com/junruxiong/IncarnaMind