文章列表-AI魔法学院

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最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

而这些环节里面我们每个都没达到1（比如0.9、0.7...）

RAG 大模型

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

例如，在HumanEval编码基准测试上，Reflexion达到了91%的pass@1准确率，超过了之前的最新技术GPT-4的80%。

大模型

全新换脸工具ReActor，比roop更强！

A 框中配置的是我们上传的人脸，从左边开始第一张人脸是 0，第二张人脸就是 1，以此类推。

ReActor SD 文生图

智能时代的变革者：定制化GPTs重塑未来的五大预言

以下是这些平台如何推动经济转型和增长的几个方面： 1.

GPTs 智能

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

定义1: 模型的泛化程度与你将不同数据推入足够高容量模型的速度成正比。

泛化大模型

AI自动生成视频全流程干货

但是我发现AI将文字生成视频的本质还是将现有的视频库的内容进行重组，并不能满足我们这个行业的要求，但是针对特定的一些Niche我觉得这个方法还是很有用的，分享给你们，希望有的粉丝能用它变出花来，哈哈哈~ 1.

AI 视频

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

LLM应用工程的演进路线但是这种⽅式存在以下两个核⼼问题: 1、Prompt 与代码⾼度耦合。

大模型

SadTalker数字人常见问题3

操作步骤： 1、双击打开图片。

SadTalke

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

论文介绍论文 1：Towards Better Instruction Following Language Models for Chinese: Investigating the

训练大模型 belle

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

第三部分：智能体产品笔记和思考 Key Takeaway：1）卓越的产品/想法是用新技术解决了新问题/新需求—哇，真的有需要！

大模型

中文儿童情感陪伴大模型

中文儿童情感陪伴大模型-巧板 - 旨在构建一个面向儿童情感陪伴的大模型参考文献： [1]http://github.com/HIT-SCIR-SC/QiaoBan 出自：https://

大模型

大模型微调方法总结

1、LoRA paper：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models（https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf

开源模型

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

二、ViTPose方法 2.1 ViTPose结构简介图1 ViTPose结构为了尽可能避免复杂的设计，ViTPose采用了最简单的方式来应用简单的视觉

ViTPose+Transformer 身体姿态

ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

https://modelscope.cn/home 官网文档：https://modelscope.cn/docs/%E6%A6%82%E8%A7%88%E4%BB%8B%E7%BB%8D 1、

开源

Stable Diffusion

详解Stable Diffusion提示词prompt语法

从而得到更好的出图质量总的会分为以下几个方面：画质画风主体主体属性主体特征：衣着、姿势场景特征环境特征画面视角反面提示词 1.

SD prompt 文生图提示词

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