文章列表-AI魔法学院

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AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

它包括文本提取器、图片转换器、HTML转换器等工具，大部分工具都是开源的。

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8 月份火火火火的 GitHub 开源项目

虚拟桌宠模拟器 3.

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医疗+人工智能的创新应用

计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。

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关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

前者已经被证明是真的，根据数据公司SimilarWeb的统计，5月到6月，ChatGPT全球流量下降了9.7%，美国境内流量下降了10.3%。

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公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

这种创新方法使该模型能够在文本数据中学习模式、关系和背景，使其有能力创造适合特定目标和目标受众的高质量内容。

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2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

语言模型LM在过去的二十年中被广泛研究，用于语言理解和生成，从统计语言模型发展到神经语言模型。

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实现聊天机器人打字机形式输出内容：SSE原理介绍及Post实现方式

服务端有数据就可以返回数据给客户端，这个返回可以是多次间隔的方式 2、SSE特点长连接服务端可以向客户端推送信息从 sse 的特点出发，我们可以大致的判断出它的应用场景

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LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

语言模型将文本作为输入——该文本通常被称为提示。

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Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

当超过索引缓冲区的大小或必须使更改可见时，这些内存中的缓冲区将被序列化为段的一部分。

向量数据库

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

Qwen2 系列模型包括五个尺寸的模型（Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B），这些模型在中文和英文基础上增加了 27 种语言的高质量数据

qwen 千问开源

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

但是从获得⼤模型的 API 接⼊，到将模型应⽤于实际⽣产之间，存在巨⼤的鸿沟，到底要解决哪些问题才能实现真正的跨越？

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Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

前言说起业务落地级别的姿态估计算法方案，大家基本上的共识都是top-down范式，也就是det+pose的形式，先由一个轻量级的目标检测模型提供bbox，再依次送入pose模型进行单人姿态估计

MoveNet-SinglePose Google 模型

【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。

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使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

它通过在模型输入前添加小段Discrete prompt(类似填空句),并只优化这个prompt来实现模型微调。

ChatGLM2-6B

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

首先要转二次元得有二次元大模型，其次要反推之前真人照片的提示词，要到图生图里去做，效果好一点。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

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