文章列表-AI魔法学院

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应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

在大模型时代以前，比如推荐等大数据AI领域，其发展的趋势就是流程编排。

Query Pipeline 大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

在 AI 大模型浪潮中，国内厂商面壁智能再次突破，推出了其最新的“小钢炮”系列——MiniCPM 3.0。

MiniCPM3-4B 大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

这篇文章将介绍比较火的文生图模型Stable Diffusion（简称SD），Stable Diffusion不仅是一个完全开源的模型（代码，数据，模型全部开源），而且是它的参数量只有1B左右，大部分人可以在普通的显卡上进行推理甚至精调模型

StableDiffusion 文生图

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案，但从以往的经验来看，它们在预训练效率和下游任务准确性方面表现不佳。

Meta 长文本大模型

点评：六大向量数据库

AI研究院，推出的各种模块库构架图，为国内众多AI初创企业，快速掌握各种AI模块库底层核心算法，提供了一个超级神器。

向量数据库

WebUI使用用InstantID，AI换脸完美版

从路线上看，主要有两条路线，一是一张图换脸，优点是操作简便，缺点是换个姿势的时候，往往不太像，roop等插件是基于这个思路；二是炼制专属LoRA，用目标的5-20张甚至更多脸部照片，训练一个LoRA，从而生成满意的换脸画面

换脸小红书

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！!

微软最近推出了一款新的小型人工智能模型，名为 Phi-3 Mini。

Phi-3 Mini 人工智能

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

我们都知道，大模型在某些特定的垂直场景，效果不是那么好，很多企业/个人都需要微调参数才可以让其在特定领域发挥出更好的作用。

大模型

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

添加更多文档需要添加更多段。

向量数据库

伦敦出租车司机的遭遇，暗示了程序员的未来

这个过程需要司机记住伦敦数千条街道和众多的地标，对伦敦的地理位置有深入的了解，包括街道、建筑、公园、酒店、商店、剧院、餐馆等等。

人工智能伦理

产品经理必会的3大流程：业务流程、功能流程、页面流程（附案例）

产品经理设计流程图，要有很强的业务逻辑理解能力。

产品经理流程

Dynamic Prompts插件，魔法提示词由魔法帮你补全（插件篇）

只是生态发展太快，prompt这块又被all in one一家独大了，动态提示词（Dynamic Prompts）过去很多优势功能已经被蚕食，这也是有人问我这个插件怎么没看我聊过。

文生图提示词

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

前一段时间，我推荐了一个stable diffsion的翻译插件，和大部分其他翻译插件不同的是，它是基于离线大模型的插件，速度快、效率高。

文生图

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

本文将会介绍ElasticSearch中的两种同义词管理方案：静态同义词库和动态同义词API。

ElasticSearch 智能搜索

金融行业的开源AI大模型

行业大模型的训练过程，跟读书的过程很像，先获得通用知识并具备一定的逻辑推理能力，再到某个行业里进行”微调“深造。

开源大模型

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