文章列表-AI魔法学院

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从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

在机器学习中，推理通常指的是使用训练好的模型来进行预测或分类。

大模型

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

任何这些步骤的失败都会导致预测不正确。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

MindChat心理大模型

对话案例目前我们对模型进行了学习、家庭、工作、朋友、安全这五个方面进行了测试, 后续将整理并提供更为全面的评测结果.

心理大模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

ChatGLM-6B, LLaMA-7B模型分别是60亿参数量和70亿参数量的大模型，基本可以处理所有NLP任务，效果好，但大模型部署成本高，需要大显存的GPU，并且预测速度慢，V100都需要1秒一条。

大模型

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

噪声预测器会预测图片的噪声，将预测出的噪声从图片中减去，就完成了一步。

绘画采样器 SD

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Abstract（此部分翻译为主）当前的计算机视觉（CV）模型通常被训练用于预测有限的物体类别。

OpenAI 自然语言监督

AI时代，如何利用ChatGPT一分钟洗稿一篇文章？

1、首先准备好你想要洗稿的原文章以下面这篇文章为示例： 2、发送提示词+文章给ChatGPT prompt：在编写内容时，有三个关键因素，即“复杂性”、“爆发性”和“可预测性

ChatGPT 写作

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

https://stability.ai/news/stable-diffusion-3 最近，Stable Diffusion 3 的预览版已经亮相啦！

Stable Diffusion DALL·E

图解 Transformer——功能概览

重复这个步骤，直到它预测出一个句末标记。

Transformer 大模型图解

在飞速发展的时代管理AI风险

解决持续危害并预测新兴风险至关重要。

人工智能伦理

万字长文-大语言模型指令调优综述

简介近年来，大型语言模型(LLMs)研究取得了显著进展，LLMs的一个主要问题是训练目标和用户目标之间的不匹配：LLMs通常是在大型语料库上进行语境词预测使得误差最小化的训练，而用户则希望模型“有用且安全地

大语言模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

如上图所示，选用的是显式建模对话策略，即给定对话历史，预测下一轮系统端的 DA，即做成分类任务，预测下一轮的 DA 标签。

大模型

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

除了基于规则和说明的结构化数据，IPA能处理的数据可来自于电子邮件、文档和图像，认知自动化基于对过去经验的分析，通过不断整合历史数据和新数据，自动化流程会适应收到的反馈，以预测产品或服务的需求为例。

RPA 自动化

一文带你看懂OpenAI-Sora生成视频的原理

想要做到这一点，模型需要进行两项关键任务：识别和预测。

视频生成 sora

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

作者的方法从预测音频输入边界开始，同时 streaming 和编码接收到的视觉数据为特征。

Baichuan-Omni 多模态大模型

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