文章列表-AI魔法学院

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AI落地里那些假的机会

（还是五力模型）这种模式我们可以这么总结：算法的使用价值也许大也许小，但定价权很差，所以不是什么好的创业机会。

大模型

AI变现异常值案例库，5种方向10个案例，副业项目灵感启发

第一期先分享5种方向，10个案例 1.宝宝起名号 2.AI热点资讯号 3.头像壁纸号 4.小说推文号 5.流量收益号因为人工智能这个话题太大了小到把文字排版成PPT好像也能叫AI

生成式AI

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

这里有一个形象的例子来解释，有两个小学生小明和小花，他们得到一个相同的任务就是学习区分狗和猫，小明是个急性子，他希望赶紧把任务完成然后就可以玩，所以，他学习方法简单直接，重点放在了猫和狗的差异特征上

LLM

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

· 高效处理与模型大小的优化：Mixtral 8x7B 特别强调处理效率，在进行推理时每个 Token 只需调用两位“专家”，这样既保证了运算速度，又没有牺牲性能。

开源模型 Mixtral 8x7B

LLM大模型推理输出生成方式总结

(no_repeat_ngram_size=6即代表:6-gram不出现2次) 限制采样Trick Temperature 方式：通过温度，控制每个字的概率分布曲线。

大模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

TEMP FRAME FORMAT这个选项用来指定每帧的图片格式，不同的格式占用的硬盘空间大小和处理速度是不一样的。

FaceFusion 文生图

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

你的目光时而注视前方的道路，时而瞥向仪表盘上跳动的速度指针。

数学微积分科学

[Midjourney]人物镜头拍摄视角大全

正面拍摄是一种基本的、最常用的拍摄角度。

视图视角构图

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

更改 top-k 参数设置模型在输出每个token时从中抽样的候选列表的大小。

大模型

AI里的大模型，你了解么

大模型的优势如下： 1、精确度更高，表现更好。

人工智能

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它有三种不同的模型大小（即7B、13B和70B），与Llama 1模型相比有显著改进，包括在40%更多的tokens上进行训练，具有更长的上下文长度（4k tokens ��

开源模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Large Language Models Encode Clinical Knowledge 指令提示微调 IPT的建模示意图 Lora微调前人研究发现模型是过参数化的，存在更小的内在维度

训练微调

LangChain Agent 原理解析

Agent 可以是自主的，具备一定程度的智能和自适应性，以便在不同的情境中执行任务。

大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

因此，如果你真的很想玩转 SDXL 模型，我还是建议你开始学习使用 ComfyUI 的使用方法，这会大大要提高 SDXL 的运行速度，也能降低对电脑的性能要求。

SDXL

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

联网智能搜索，与秘塔AI平分秋色（两者定位不同），有时候比百度好用。

Kimi 大语言模型

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