文章列表-AI魔法学院

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面向知识图谱的大模型应用

在离散步骤中检索或者连接信息的简单方法往往不能完全捕捉知识图谱中的细微差别。

知识图谱大模型

Prompt屠龙术-少样本示例

o 如何融入prompt中要提供示例，只需将它们包含在提示中，将它们与实际任务清楚地区分开来。

Prompt 少样本示例

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

大家不用区分Kimi chat和Kimi智能助手，一般统称Kimi。

Kimi 大语言模型

预训练对话大模型深度解读

3.5 EVA 由清华CoAI小组研发，共包含2代版本： VEA1.0 28亿参数在181G WDC-Dialogue上训练而成开源首个十亿级别中文对话模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

他讨论了联合嵌入架构 (JEA) 和 LLM 之间的根本区别，强调 JEA 的目标是预测输入的抽象表示而不是每个细节。

AGI 大语言模型观点

比真人还像真人！字节跳动PersonaTalk的黑科技有多强大？

1 个性保留，真实感加倍 PersonaTalk不仅仅关注嘴型的同步，还特别强调保留人物原本的面部特征和说话风格，这让视频的逼真度更上一层楼。

PersonaTalk 视频

Stable Diffusion

12/180 stable diffusion 局部重绘换衣｜换背景｜换模特

换模特 1.主要功能参数局部重绘主要用到画笔工具进行涂抹 1.绘制非蒙版内容：将画笔涂抹的区域进行重绘

文生图 stable diffusion

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

如果要将适配器连接到核心模型并利用 HuggingFace 代理，可以选择OpenLLM ，特别是不仅仅依赖 PyTorch。

大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

图源：Hugging Face/diffusers 而 openpose 模型则是由 Hugging Face 上的 “thibaud” 发布，他貌似是一个活跃于AI开源社区的大佬

SDXL

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜背景替换只需要两分钟！

点击“运行 Segment Anything”按钮，大概等待1分钟左右，右边就可以看到在原图上经过分离并用不同的色块标注的物体，然后在背景的色块上点一下或者简单的涂一下来选择区域。

SD 背景文生图

如何最简单、通俗地理解Transformer？

就像同样一个工具，在老师傅手里和在刚入门的新手手里，其能发挥出来的功用是天壤之别的，ChatGPT等AI工具也是一样。

Transformer 大模型

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

对于 SD v1 版本，A1111 和 ComfyUI 的绘图速度看不出明显区别，但使用 SDXL 来绘图，ComfyUI 的速度差不多是 A1111 的两倍。

大模型

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

两部分之间的区别在于注意力模块。

Decoder-Decoder YOCO 架构

全量免费的EMO模型上架通义APP，外媒称之为Sora之后最受期待的大模型之一

EMO是通义实验室研发的AI模型，于今年2月底公开技术论文，被外媒称之为Sora之后最热门的AI模型之一，在开源社区Github上已经获得了超过6700颗星标。

EMO 阿里全民演唱

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