#jupyter_notebook#ai#llm#llms#multi_modal#openai#python#rag
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data.
https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques
Новый Flux мне не нравится
Тупит с референсами, особенно с большими количеством. Все же мозгов меньше чем у мастодонтов типа gpt или Gemini от сюда и тупники.
Пропорции искажает, дизлайк.
Для опен-сорса норм, но я лучше задоню)
#flux2 | AcidCrunch
⚡️ Релиз Flux 2
Модель получила значительный апгрейд . Теперь она учитывает до десяти референсов сразу, лучше понимает свет, материалы и оптику, аккуратнее рендерит текст и выдаёт качество до 4k.
Генерации выглядят ровнее и реалистичнее, без пластикового блеска.
Можно генерировать, редактировать и совмещать изображения.
Веса открытые, так что при желании можно запускать локально (65 ГБ).
🟠Demo: https://playground.bfl.ai/image/generate
🟠Weights: https://huggingface.co/black-forest-labs
🟠HF: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Flux2#ImageGeneration#AIGraphics