文章列表-AI魔法学院

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AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

例如，它可以将现有的营销机构提升为人工智能驱动的营销机构服务并使其与竞争对手区分开来。

大模型产品经理

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

通过在任务特定数据集上微调模型参数，使模型适应特定任务的要求。

大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

这些提示有助于让模型以新的专业方式“思考”，并服务于特定任务。

大模型微调

10秒换脸，一张图片够了！SD Roop插件教程

本文旨在帮助用户完成诸如自定义角色、电商模特形象调整等任务。

AI换脸

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

MEGALODON 相对于 Transformers 的改进在不同任务和模式的一系列基准测试中表现强劲。

Meta 长文本大模型

马上掌握这18个Prompts，让你的工作效率瞬间暴涨10倍！

制定竞争性营销策略 "根据[插入你的产品、服务和目标市场的简要描述]，指导我使用营销四Ps制定全面的营销策略。"

开源模型

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

回头看上面 “Token 利用率” 的对比，Moonshot 和 Gemini 属于同一流派，或许架构思路真的是师出同源？

Kimi Chat 大模型 API

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

有几种架构来适应这种复杂的算法，其中一个使用像ReACT这样复杂的prompt工程，另一个使用外部图形数据库来辅助推理。

RAG 大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

关系型数据库（RDB）：这是最传统和广泛的数据库，比如传统的PostgreSQL、MySQL、Oracle数据库等，即使在现在，关系型数据库依然是当今绝大多数应用系统运行的架构基础

大模型 PostgreSQL

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

Baichuan-Omni 的架构如图2所示。

Baichuan-Omni 多模态大模型

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

性能开销方面 · 在性能和效率上，Auto-J 的评估效果仅次于 GPT-4 而显著优于包括 ChatGPT 在内的众多开源或闭源模型，并且在高效的 vllm 推理框架下能每分钟评估超过

Auto-J 大模型

精通百种语言的翻译AI来了！Meta推出，免费、开源！

这个模型可以实现近101种语言之间的文本、音频、视频等多种形式的翻译，而且只需要一个模型就可以完成所有任务。

大语言模型

万物皆可接入DeepSeek，44家接入R1的国产平台超详细大盘点

根据云服务、应用我分成了两类。

deepseek 大模型

超实用的通用ChatGPT指令！

并通过清晰的说明，展示我的[产品/服务]如何满足他们的需求，从而说服我的[理想客户角色]进行购买。

ChatGPT 提示词

无限长的上下文，也干不掉的RAG

这些模型通常通过提示（prompting）来执行下游任务，将所有相关的任务规范和待处理数据格式化为文本输入上下文，模型返回生成的文本完成。

RAG 大模型

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