文章列表-AI魔法学院

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WSL2安装（详细过程）

适用于 Linux 的 windows 子系统允许开发人员直接在 Windows 上运行 GNU/Linux 环境 -- 包括大多数命令行工具、实用程序和应用程序，无需修改，而无需传统虚拟机或dualbot设置的开销。

虚拟化 docker

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

正是因为RPA构建业务流程自动化的脆弱性，厂商们纷纷引入AI技术，并进一步向能够构建端到端自动化的超自动化架构发展。

RPA 自动化

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

添加的搜索结果可以提供来自私有来源或专业领域的最新信息，因此在有询问时可以返回更多的事实信息，而不是仅仅依赖于模型所谓的“参数化”知识。

大模型 AI编程

提高写作能力的90个prompt大全

如果您有兴趣更深入地了解它，您可以查看我们专注于ChatGPT 文案提示的详细指南 ChatGPT 提示编写脚本挖掘给定 ChatGPT 提示的创作潜力，为编剧提供一个结构化且灵活的框架来发挥他们的想象力

prompt 写作

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

RAG作为当前最流行、相对成熟的的LLM应用架构，受到了开发者的广泛关注，相关围绕RAG优化的技术层出不穷，但依旧难逃达不到生产应用要求的尴尬。

RAG 大模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

但是，现实问题涉及了许多超越LLM外的能力，比如为用户提供实时数据分析和可视化结果、为软件开发提供一条龙服务等。

GPT-4

无需编码，轻松提升图像品质：探索ComfyUI的图像增强功能

无需编码，ComfyUI是一个强大且易于使用的解决方案，允许新用户和经验丰富的用户探索和构建复杂的StableDiffusion工作流。

文生图

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

目前我们用的数据看包括MySQL、elasticsearch和redis等，因为说整体的程序体量会变得非常大，结构松散，部署难度激增。

大模型 PostgreSQL

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

严格说来它是一个由几个组件（模型）构成的系统，而非单独的一个模型。

Stable Diffusion 文生图

简单提升RAG的10种方法

实际实践过程中，提升RAG的效果有许多的方向，这篇文章将常用的思路进行讨论，希望对RAG系统的优化和使用提供一些帮助。

RAG 大模型

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

它的关键技术包括多个版本演化、VAE（变分自编码器）、UNet架构、CLIP文本编码器、分类器引导技术、以及注意力机制等。

Stable Diffusion 文生图

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

嵌入是将某些数据对象表示为向量，构造为将数据对象的某些属性编码为其矢量表示的几何属性。

Embedding 向量

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI数字化主持人等，都属于AIGC的范畴。

大模型人工智能

SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

通过实现从环境（包括设备、教室等）、资源（如图书、讲义、课件等）到应用（包括教、学、管理、服务、办公等）的全部数字化，在传统校园基础上构建一个数字空间，以拓展现实校园的时间和空间维度，提升传统校园的运行效率

大模型

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

FunAsr，但是经过中文特殊优化的Whisper就未必了。

Whisper 语音优化

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