文章列表-AI魔法学院

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大模型微调方法总结

--->成立了大模型学习技术讨论群，学术、前沿资讯、技术讨论，移至文末加入我们方法 LoRA 的实现思想很简单，如下图所示，就是冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用 A 和 B 矩阵来替代

开源模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

解决这个问题的办法就相对比较简单，就是采用多尺度策略训练，比如NovelAI提出采用Aspect Ratio Bucketing策略来在二次元数据集上精调模型，这样得到的模型就很大程度上避免SD的这个问题

StableDiffusion 文生图

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

而之所以选择Yi作为承担这一工作的大模型，就是看中了它超出的上下文窗口，能够将作者每一章的全文都扔到模型里，而不用切分章节或做一些递归式的章节摘要等麻烦事。

零一万物 YI 李开复

一文搞懂贝叶斯定理有什么用

把它们排个序，选出条件概率最大的几个，就是搜索建议。

贝叶斯定理

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

一、问题所在使用ChatGPT时，人们往往期待它像魔术师一样将简要提示变为精彩文章。

ChatGPT 写作

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

为了优化检索速度，常见的选择是近似最近邻 (ANN)算法，它能返回大约前 k 个最近邻，以牺牲一点精度来换取巨大的加速。

Agent

垂直领域大模型的思考

首先从种子指令（人工编写的指令/业务侧积累的问题）中随机选择一些指令，然后让GPT4参考这些指令，生成一系列类似的指令。

垂直领域大模型

被高估的Pika，被低估的多模态AI

battle pose - character select default animation - camera zoom in - motion 1（女性牧师 - 龙与地下城角色 - 战斗姿势 - 角色选择默认动画

大模型多模态

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

为了提高检索速度，常见的方法是使用近似最近邻（ANN）算法，以返回大约前 k 个最近邻，以牺牲一定的精度损失来换取巨大的加速，这种方法可以减轻模型处理大量历史信息时的计算负担，提高模型的效率和性能。

agent

中学生能看懂：Sora 原理解读

首先，它允许Sora以非常精细的层次操作视频内容，因为它可以独立处理视频中的每一小块信息。

Sora 原理

新模型Cascade你真的用对了吗？！

15 亿擅长重建微小而精细的细节。

Stable Cascade 模型

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

PymuPDF4llm不仅继承了开源软件自由、开放的精神，还针对大型语言模型（LLMs）进行了专门优化。

PymuPDF4llm PDF

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manus 阿里

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

用户以自由表达的语言解释生成图像的问题，为模型的优化提供精细注释。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

谈Agent构建平台的设计

加速生态的成功启动才是第一要务，哪怕做完原型之后未来交给单独的生态位去精细打磨也要自己投资先去做。

Agent 构建

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