文章列表-AI魔法学院

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AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

这需要等 LLM 的下一次技术突破，尤其是其复杂推理能力的提升 • 外部生态融合度不高：第三方 api 支持的数量和生态不多（基本以搜索和文件读取功能为主），很难做到比较完整的跨应用生态

大模型 AI编程

个人从零预训练1B LLM心路历程

hard MOE存在种种问题，但笔者仍然想尝试一下MOE结构，因此使用了soft形式的MOE，这在搜广推多任务学习上被广泛使用。

LLM 训练

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

因此，基本上，在WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger的顶部，你只需使用那里的搜索框即可提出任何问题。

Llama 3 大语言模型

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

WebCPM 地址：https://github.com/thunlp/WebCPM 简介：一个支持可交互网页搜索的中文大模型。

大模型中文

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

网上能搜罗到的唯一一篇专访，也出自副总裁和开放平台负责人魏伟。

大模型暗战

【工具书】基于角色和思维链的人工智能中文Prompt提示词，涵盖几乎所有场景

充当 Solr 搜索引擎我希望您充当以独立模式运行的 Solr 搜索引擎。

prompt 提示词

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

文档管理：AI助手可以帮助用户组织、搜索和管理本地文档，提供智能文件分类和检索功能。

MCP 大模型

国内外开源大语言模型一览表

预训练语料库的规模与多样性对PLM的性能和泛化能力具有重要作用，所以为了更好的训练PLM，首先需要搜集大规模多样性的语料库。

大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

强化学习训练的代理可以模仿人类行为，如打字、搜索、浏览等，能够在基本任务中表现良好，但在复杂的实际互联网场景中可能会遇到挑战，如动态、内容丰富的网页。

大模型

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

，能够完全自动化的实现最终的任务结果；Auto-GPT能够实现自主完成任务的核心逻辑，在于借助了语言模型的任务规划能力，通过对任务进行一步步拆解分析，以及自动完善任务的执行步骤，在这过程中具有在网络上搜索结果后反馈给语言模型

开源模型

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

在深入研究之前，让我们揭开这两种方法的神秘面纱：RAG：这种方法将检索（或搜索）的能力集成到LLM文本生成中。

训练

接私活必看的11个开源项目

· 自定义表单极易入手的自定义表单，一次配置，表单/表格/搜索一步生成，简洁高效。

私活开源项目

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

训练数据不需要人工标注，这让数据获取的工作量大大降低，使搜集大规模高质量的数据成为可能。

大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

2.对于新信息，模型也能很好地跟搜索引擎结合，将新信息整合在prompt中让模型来回答，这种方法是否有局限

大模型

Stable Diffusion

耗时80小时！超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程，看这一篇就够！

很多人想学习stable diffusion，上网一搜，大多数教程都先告诉你SD的原理是什么但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习因为这看起来真的好像很复杂很难但事实是：大多数的我们只是要能够熟练使用

文生图

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