文章列表-AI魔法学院

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混合专家模型 (MoE) 详解

然而，在开始微调 Switch Transformers 之前，强烈建议您先阅读关于微调混合专家模型部分的内容。

MoE大模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

结构化输出易于阅读，直观上可信赖，这在对人工智能生成内容持怀疑态度的世界中至关重要。

RAG-Fusion 检索增强

把ChatGPT装进二次元手办，你来吗？AI桌面机器人众筹

完美对接QQ音乐/喜马拉雅，播放音乐、新闻、有声读物，远程调节音量、切换播报音色不在话下。

ai小车 esp32 开源

最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

关于Qwen3更多的特点，你可以阅读这篇文章《假期狂欢Qwen3来了，强到离谱！

Qwen3 开源模型

中国AI大模型，应该如何商业化

其次是订阅服务，即采用按月或按使用量计费的订阅模式，为客户提供持续的大模型访问权限。

大模型 AI

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

CLUSTER_NAME: 根据[CLUSTER_INFORMATION]解读得出该客户群组的简称。

GPT-4 提示词

GPT让你拥有超强的写作能力！

另外，提供建议以增强文本的可读性和流畅性。

GPT 写作

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

RepE 的两个主要领域，就是读取和控制。

大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

而智能体所面对的环境天生就是不可控的，智能体会浏览网页、使用app、查阅资料，甚至是直接操作用户的手机 / 电脑去支付款项。

大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

本文主要内容： RAG中涉及的技术环节什么是分块分块需要考虑的四种因素分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工作这两周发的文章大模型偏多，但如果你有阅读过前面的文章

RAG 大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

通过阅读周围环境的文本描述并利用记忆、规划等技能，代理可以执行任务。

大模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

两个句子都在描述一个女性深夜仍在阅读，驱使她的是对知识的无尽渴望，两句话也存在非常多意义相近的词对，在不理解语义的情况下，这些词对之间的相似性是难以被辨识的。

开源模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

关于HNSW的内容，大家可以点击文章左下角的”阅读原文“，里面有一篇比较详细的HNSW的文章介绍。

RAG 检索增强

网易有道强力开源中英双语语音克隆

; KAN-TTS StyleTTS Simbert 许可 EmotiVoice是根据Apache-2.0许可证提供的 - 有关详细信息，请参阅许可证文件

语音开源

13个神级Chatgpt指令，助你小说丝滑过审

七、为文章调整风格指令：根据读者背景和偏好调整语言和风格。

ChatGPT 写作

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