文章列表-AI魔法学院

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如何最简单、通俗地理解Transformer？

Values：每个输入元素，我们还有一个值向量。

Transformer 大模型

企业如何更好的使用大模型？都有哪些框架和方案

通过数据管道将来自数据库、SaaS软件或者云服务中的数据实时同步到向量数据库中，形成自己的知识库。

人工智能大模型

Prompt全攻略(四):强力Prompt带来出色的AI应用

通过探索这些Prompt应用的奥秘,你将开启ChatGPT这一AI系统强大而丰富的应用潜力,将其打造成思维敏捷的创意助手、富有同理心的智囊团队、思路清晰的内容架构师,实现前所未有的工作效率与产出质量。

prompt

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

本研究通过对各种元素进行评估，如文档的相关性、位置和数量等，发现包括不相关文档可以意外地提高准确性超过30％，这与我们的初始假设相反。

RAG 检索论文

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

而词向量则是通过Word2Vec、Sent2Vec等方法将句子转换为向量表示，这样一个句子就被映射到一个低维空间，句向量在一定程度上表征了其含义，在通过余弦相似度等方法就可以计算两个句子之间的相似程度。

开源模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

而向量检索相较于传统的文本相关性检索来讲，其具备突出的优势，就是它具备语意相关性。

LLM

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

关键概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间以及线性变换。

LLM 大模型 GitHub

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

SDXL 1.0 出现前，同样经历了0.9和beta版本的过渡阶段， SDXL 1.0 在 stable 1.5的基础上做了改进，参数数量从0.98B扩大到6.6B。

SDXL

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

在当今数字化时代的设计领域，技术的发展不断引领着创新的方向，而StableDiffusion作为一款融合了人工智能与艺术的绘画软件，正为我们带来前所未有的设计可能性。

文生图

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

内容膨胀之后，很可能流量分布上会两个趋势同时发生：一个是中心节点会有更大的增长量，一个则是一般的流量会被摊的更加稀薄，也就是上面说的一般人会更容易被淹没。

大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

对比看两者大的技术方向均选择了扩散模型，却也有许多关键细节不同。

sora

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

将LLM应用于搜索的真正力量不是为了搜索本身，而是为了方便——将结果总结为简洁、易于阅读的格式。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion高精度换脸

Stable Diffusion 模型：BRA_V4_2.safetensors 外挂 VAE 模型：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.vae.ckpt Lora模型：反向tag

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

因为训练方向明确，所以在生成特定内容的情况下，效果会更多。

Stable Diffusion 文生图

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