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以下是 8 月 16 日的最新 AI 信息。

学习教程

1、英伟达发布了一篇干货教程。

介绍了如何通过结合权重剪枝和知识蒸馏技术来缩小各种大语言模型，而无需从头开始训练新模型。

并以将 Llama-3.1 8B 模型转换为更小的 Llama-3.1-Minitron 4B 模型为例进行讲解。

教程地址：https://developer.nvidia.com/blog/how-to-prune-and-distill-llama-3-1-8b-to-an-nvidia-llama-3-1-minitron-4b-model/

开源项目

1、一款开源且强大的视频多语言 AI 配音/翻译工具：Linly-Dubbing。

能够一键自动下载全平台视频，对视频字幕进行翻译，还能对原视频进行人声分离，克隆音色并重新配音，再对视频进行合成，全过程自动化。

GitHub：https://github.com/Kedreamix/Linly-Dubbing

具有如下特点：

• 多语言支持: 支持中文及多种其他语言的配音和字幕翻译，满足国际化需求。
• AI 智能语音识别: 使用 WhisperX/FunASR 进行语音识别，提供精确的语音到文本转换和说话者识别。
• 大型语言模型翻译: 使用大语言模型（如GPT），快速且准确地进行翻译，确保专业性和自然性。
• AI 声音克隆: 使用 GPT-SoVITS，对原视频配音进行克隆生成高度相似的语音，保持情感和语调的连贯性。
• 数字人对口型技术: 通过对口型技术 Linly-Talker，使配音与视频画面高度契合，提升真实性和互动性。
• 自动下载视频: 利用 yt-dlp 强大的开源命令行工具，一键自动下载几乎全平台视频。

2、GitHub 上一份颇为全面的检索增强生成（RAG）技术的学习集合：RAG_Techniques。

涵盖了从基础到高级的 22 种 RAG 技术，并且为每项技术提供了详细的文档、实现指南和示例代码，帮助大家更好理解和应用它们。

GitHub：https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques

包括上下文丰富技术、多方面过滤、融合检索、语义分块、知识图谱整合、多模态检索等等，非常全面！