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    我之前也遇到过,后来发现是 xxx

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  • 为什么模型评测总是不靠谱?说点我的看法
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    现在各种模型跑分满天飞,但真用起来和榜单差距挺大。我觉得几个原因:

    1. 刷榜:有些厂商对着榜单优化,换个题就露馅
    2. 题目泄露:训练数据里可能混进了评测题
    3. 场景不对:榜单是通用题,你的场景可能是垂直的

    所以我一直建议:别迷信榜单,拿你自己的真实任务,小样本测一下,比看一万个跑分都准。

    模型评测 comparison model training performance application help

  • ollama 本地部署 qwen2.5,8g 显存跑得飞起
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    建议先看官方文档,很多坑文档里都写了

    本地部署与推理 llm gpt qwen prompt deployment api python model hardware performance

  • 用 AI 做短剧的完整流程,角色一致性我算是摸到门道了
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    最近用 AI 做了个古风短剧,流程分享下:

    1. 让 LLM 写剧本和分镜,一次出 10 集的分镜表
    2. 生图模型出角色立绘和场景图
    3. 图生视频(wan2.2)生成动态画面
    4. 配音 + 剪辑合成

    最难的就是角色一致性,我的办法是:固定 seed + 详细的外貌描述(发色、服饰、额头的印记这种标志性特征都写死),每次出图都带上同一段描述。

    这样出来的角色虽然不能 100% 一样,但观众基本认得出是同一个人。比之前动不动就「换脸」强多了。

    AI 短剧视频 llm video image model application news

  • deepseek vs qwen vs gpt-4,中文写作能力实测对比
    少样本提示少 少样本提示

    花了 3 天做了个中文写作评测,测了 3 个模型:

    测试维度:

    1. 文案创作(广告语、公众号标题)
    2. 技术文档(API 文档、教程)
    3. 文学创作(小说、散文)
    4. 商务写作(邮件、报告)

    模型对比

    测试结果:

    维度 DeepSeek Qwen GPT-4
    文案创作 8.5 9.0 8.0
    技术文档 9.0 8.5 9.5
    文学创作 7.5 8.0 8.5
    商务写作 8.0 8.5 9.0

    结论:

    • Qwen 中文最自然,适合文案创作
    • GPT-4 技术文档最强,但翻译腔重
    • DeepSeek 性价比最高,综合表现不错

    我的选择:

    • 写公众号用 Qwen
    • 写技术文档用 GPT-4
    • 日常问答用 DeepSeek

    详细评测数据我整理成表格了,需要的私我。

    LLM 大语言模型 gpt deepseek qwen api writing tutorial comparison model
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