文章列表-AI魔法学院

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生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

但是相对于律师的费用来说，这是便宜的。

生成式人工智能经济学

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

通过 LLM 极强的语言先验，这种架构还可以避免 OCR 中的易错字，比如“杠杆”和“杜杆”等，对于模糊文档，也有望在语言先验的帮助下实现更强的 OCR 效果。

OCR 手写文字识别

伦敦出租车司机的遭遇，暗示了程序员的未来

为了通过这项1864年就引入的测试（当时只有马车），司机们需要花费几年的时间来学习和准备。

人工智能伦理

RAG超参数调优食用指南

但是值得注意的是，该方法很有可能需要耗费很大的成本。

rag 大模型

释放潜能：大模型与企业微信SCRM系统的完美结合

企业微信SCRM系统的核心功能有以下几个方面：• 客户画像：通过对客户的聊天记录、消费行为、社交媒体等数据进行分析，生成更加细致和全面的客户画像，帮助企业进行精准营销和个性化服务

SCRM 大模型

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

作者为赚取稿费，不得不随波逐流，追逐流行话题，产出大量低质量内容。

技术技术教程

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

; · 【Q1.2】用户对话历史中信息密度是否太低，都放进Context中是否会造成明显的浪费。

大模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

它能够以最少的费用创建灵活的应用程序。

大模型

比真人还像真人！字节跳动PersonaTalk的黑科技有多强大？

第二步，借助双重注意力机制的人脸渲染器，PersonaTalk将人物面部进行细致渲染，细到嘴唇和面部其他区域的纹理采样，甚至连牙齿闪烁等常见问题都能有效避免，使得生成视频更加自然流畅。

PersonaTalk 视频

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

为避免这种情况，我们可以将重叠部分传递给LLM进行生成。

检索增强大模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

同时，模型对计算资源的需求相对较低，能够在资源受限的边缘设备上稳定运行，避免了因资源消耗过大而导致的设备卡顿或性能下降等问题。

OmniVision -968M 多模态模型

用ChatGPT写论文prompt大全

例如：某些段落长度过长，建议使用更短的句子简化段落，使用清晰的措辞和避免冗余，则段落读起来更加流畅。

prompt

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

家里有些老人还在独立生活，它们其实不真的和这个数字世界接轨，比如交电费，他们更习惯到一个自己熟悉的窗口交现金，但现在陆续这些窗口不见了，因为绝大部分人都会在微信或者支付宝里面交，保留窗口的意义越来越小。

写文章

RAG从入门到精通-RAG简介

RAG控制生成长度,避免生成无关内容。

rag 大模型

造梦师手记：重新定义真实，SDXL下载量最大的真人模型

这将比最近的更新节奏花费更多时间 ;) 示例图片是第一次输出。

文生图 SDXL

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