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？

本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。

大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

它根据每个权重的大小以及相应输入激活的范数的乘积进行评估，这个乘积是通过使用一个小型校准数据集来近似计算的。

大模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这些算法可以通过训练神经网络或使用矩阵分解等技术来学习单词的嵌入表示。

embedding

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

3.2.5 国外大模型初创公司 1、Scale AI： Scale AI是一家以人工智能数据标注和训练为核心业务的公司，为自动驾驶、国防、电子商务等领域的机器学习模型提供高质量的数据集。

大模型调研

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

实验结果表明，该方法在VITON-HD数据集上表现出了优越的效果。

文生图

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

这种方法可以用于实现各种知识密集型 NLP 任务，如问答、文摘生成、语义推理等。

Prompt 大语言模型 RAG

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

它们可以通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，并具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

大模型

大模型应用的10种架构模式

这些代理可能是较小的语言模型，它们已经接受过特定任务的训练，或者是具有特定功能的通用模型，如GPT、Llama、上下文提示和函数调用。

大模型架构

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

§ 而强化学习一般是构建策略网络或奖励模型，但是一般需要大量样本进行训练，但是收集数据往往成本很高，所以这种方法可行性不大，很难推广开来。

Agent 大语言模型

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

Embedding部分参数和Transormer-Decoder部分参数，Embedding部分参数由词表大小和模型维度决定；Decoder部分参数由模型层数和模型维度决定。

大模型

Stable Diffusion

SD好复杂，是不是很糊，一文搞懂Stable Diffusion的各种模型及用户操作界面

直接连着游戏，获得了 2fps 的风格迁移画面一边输入，一边生成二、以SD 基础模型进行训练和优化的其他模型以SD 基础模型进行训练和优化的常用模型介绍

Stable Diffusion 文生图

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

为了回答这两个问题，本文作者首先选择了当前主流的两个多模态模型GPT4-Vision，LLaVA ，然后手动标注了数据集和RAG系统测试集，接着作者构建了一个多模态RAG系统（两种配置），将文本和图像结合到一块

大模型研究

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

（相关链接，见文末）一、原理模型 CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。

大模型

Sora物理悖谬的几何解释

所示，Sora的训练集为短视频集，每个样本是一个短视频，同类的短视频构成一个数据流形。

Sora 解释

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

那么研究人员就可以先通过小模型做实验、调参数，如果失败就不断尝试、如果成功就按照相同的数据配比、参数调整等方法训练一个大模型，那么训练时间与训练成本都会大幅缩减。

Grok-1 开源模型

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