文章列表-AI魔法学院

文章列表

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

然后，这个模板和你的原始问题一起被送到LLM。

OCR RAG 开源

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

前言最近在研究ASR相关的业务，也是调研了不少模型，踩了不少坑，ASR这块，目前中文普通话效果最好的应该是阿里的modelscope上的中文模型了，英文的话，还是非whisper莫属了，而且

faster-whisper 语者识别 ASR

SD入门教程六：ControlNet基础入门

在使用 Stable Diffusion 的时候，你可能会希望控制构图，但通过 prompt 调整，效果并不会特别好。

ControlNet 文生图

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

它在多项AI系统常用评估标准，包括本科级别专业知识（MMLU）、研究生级别专家推理（GPQA）、基础数学（GSM8K），均取得领先业界LLM的性能。

claude 大模型

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

例如：Meta 开发并公开发布的 Llama 2 系列大型语言模型 (LLM)，这是一组经过预训练和微调的生成文本模型，参数规模从 70 亿(7b)

开源模型

有感情的语音合成开源模型：ChatTTS安装使用详解

ChatTTS是一个为对话场景设计的语音生成模型，专门用于大型语言模型（LLM）助手的对话任务、对话语音和视频介绍等应用。

ChatTTS 语音合成

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

最好先跟领导确认“这次调研的汇报对象是谁，调研任务产生的背景是什么，有没有什么重点关注的方向”。

上下文工程 AI

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

因此，我每天要阅读大量文章：电子书里摘的、微信群里发的、邮箱里订的、百度搜的… 但我并不会为此感到焦虑，这些文档资料已经交由我的“私人AI顾问”去阅读学习了。

Ollama AnythingLLM 阅读

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

· · (O) 目标：明确你要求大语言模型完成的任务清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。

GPT-4 提示词

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

LLM 不仅仅是一个文本生成工具，它可以成为一个强大的通用问题解决器。

大模型

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

用户 Query 调用一次 GPT-4 的 token 开销为 1k tokens （比较准确，实际上会比这个还多一些， OpenAI 的 system prompt 就已经大几百个

Sora 推理算力

一文汇总Prompt提示工程的相关策略技巧

就像你最爱的菜肴中不可或缺的调料一样，恰当的提示技巧能够显著改善交流成果。

提示词框架

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

报道提到，GPT 开发速度放缓的部分原因是用于预训练的文本和数据供应减少（预训练有助于 LLM 理解概念之间的关系，从而解决起草内容或调试代码等任务）。

Scaling Law AI大模型

9个范例带你入门langchain

4，结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。

大模型

LangChain Agent原理介绍

Agent是什么基于用户输入动态地调用chains，LangChani可以将问题拆分为几个步骤，然后每个步骤可以根据提供个Agents做相关的事情。

langchain

<...20 21 22 232425 26 27 28 29 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1