文章列表-AI魔法学院

文章列表

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

图像处理与生成：用户可以通过自然语言指令让AI处理或生成图像，如调整大小、裁剪、风格转换等。

MCP 大模型

大模型与游戏结合的一个思路

该篇文章写于2019年，当时还没有ChatGPT这样的大模型，所以那时的思路主要是让游戏能够根据玩家水平的逐步提高，游戏的难度也相应提高，使得玩家始终有一种棋逢对手的感觉，从而增加游戏的可玩性，即笔者在文章中所说的

人工智能游戏

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

2.1.1、步骤1：构建数据索引：在构建数据索引的过程中，首先需要将大量文档分割成均匀的小块，这些小块被称为“文本块”，每个文本块包含了一段原始文本信息。

知识库 RAG检索增强

MindChat心理大模型

模型介绍心理大模型——漫谈(MindChat)期望从心理咨询、心理评估、心理诊断、心理治疗四个维度帮助人们纾解心理压力与解决心理困惑, 提高心理健康水平.

心理大模型

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

类似的信号很多，还不说打车和外卖这些，举一个特别小的回老家的时候听到的抱怨。

写文章

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

我和小明在讨论Rerank的时候其实是先从提问题开始的。

RAG 检索增强

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

Sampling Steps（采样步数）：扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。

文生图

20%杨幂+80%霉霉=？这款“人脸拼接”的AI应用还能这么玩

用户只需提供一张面部图像，InstantID 就能在多种风格中生成个性化的图像，同时确保高保真度。

InstantID 文生图

AI虚拟主播数字人技术实现Wav2Lip

举例：小A的语音、加上小B的视频，融合为一个最终的视频；那么人小A在发出“啊”声音的时候，小B的嘴应该是张开的，以下是一张效果图），本文第五本部分是效果评测！

数字人视频

大模型：泛化即智能，压缩即一切

监督学习是优秀的数据海绵经过监督学习训练的深度神经网络是优秀的数据海绵——它们可以记住大量数据，并且可以通过数万批量大小的训练来快速完成这一任务。

大模型泛化

写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

示例3 Prompt内容： """ 2022年的某一天，李明开着摩托车去给客户送货，路上遇到了一只小狗，他停下车去看了一下小狗，回去开车的时候货物不见了。

Prompt 提示工程

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

3、AI 搜索类的产品，前半年也有小小的破圈。

AI工具

中学生能看懂：Sora 原理解读

通过这种基于文本条件的Diffusion模型，Sora不仅能生成具有高度创造性的视频和图片，还能确保生成内容与用户的文本提示保持高度一致。

Sora 原理

不用再羡慕Prompt大神了！看了这篇文章，你只需10秒钟，就能拥有自己想要的专业级Prompt！

Preferences : - 钟情于现代简约风格和视觉冲击力强的图文搭配- 偏爱提炼产品卖点，结合生活场景深度种草- 热衷于挖掘热点话题，制造易于传播的社交话题 Profile : - author

prompt 写作

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

对比了它们在验证集上的语言模型损失，YOCO的表现与Transformer基本持平：结果证明YOCO在模型大小扩展方面具有很强的可扩展性。

Decoder-Decoder YOCO 架构

<...23 24 25 262728 29 30 31 32 ...>

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