文章列表-AI魔法学院

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PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

关系型数据库（RDB）：这是最传统和广泛的数据库，比如传统的PostgreSQL、MySQL、Oracle数据库等，即使在现在，关系型数据库依然是当今绝大多数应用系统运行的架构基础

大模型 PostgreSQL

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

相比之下，AI Agent 只需简单地告知“写一篇具有某种风格的文章”，它便能自主地构建文章框架、搜集必要的素材、编排合适的文字，并在完成后提交一篇高质量的文章给你。

Agent 写作

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

VividTalk是一个通用的一次性音频驱动的说话头部生成框架。

VividTalk 视频

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

学习各种大型模型的架构、训练技巧以及应用场景，例如BERT、GPT系列、以及其他领域的大型神经网络模型。

大模型从零开始

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

prompt：将[我的商业决策]放在波特五力分析的框架下进行考量。

prompt 提示词

Stable Diffusion

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

Stable Diffusion 3 中 Diffusion Transformer https://arxiv.org/abs/2212.09748 篇幅有限，我简要回顾下U-Net架构。

Stable Diffusion DALL·E

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

通常情况下，我们使⽤更好的基础模型、更⼤的数据集⼤⼩以及更⾼质量的数据来提升⼤型语⾔模型（LLM）微调性能

NEFTune 大语言模型

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

扩散模型通过一个数学上的可靠框架，利用 U-Net 技术将噪声转化为图像，这一过程中，U-Net 通过预测和减少每步的噪声来帮助这一转换。

Sora 微软

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

这非常符合直觉，实验的用的都是decoder架构的模型，只能看到上文的信息，带着问题去找答案更简单。

大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

§ § Variety（多样性）：现实世界的用例不仅涉及非结构化数据，还包括各种结构化数据，它们可能不容易被LLM捕获用来训练；而且企业场景中往往知识是需要实时变化的。

向量数据库大模型 cpu

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

与传统的双阶段人像生成方法不同，FaceChain FACT 重新构建了 Stable Diffusion 模型的架构，使其能够将人脸信息作为独立分枝的条件，平行于文本信息一起送入模型中进行推理

FaceChain FACT 文生图

22个用于创业者思维的提示词

使用英雄之旅框架，帮助我为我的品牌创造一个强大的品牌故事。"

提示词大模型

4秒惊艳！Stable Cascade AI绘画神器，设计师和普通用户的无限创意新选择

任何人都可以在Stability的GitHub页面上找到用于微调、ControlNet和LoRA训练的脚本，进一步挖掘这个全新架构的潜力。

文生图绘画

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

这个步骤涉及到重建框架和迭代实验两个关键活动。

第一性原理大模型

CodeFuse开源编程大模型-您的开源编程助手

开源内容包括代码框架和模型。

大模型 AI编程

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