文章列表-AI魔法学院

文章列表

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

当然，ChatGPT基于自身的知识可以做逻辑推理和一定的规划，也可以加向量数据库解决推理问题，加 Reflection 让过程更丰富，如此看来，可将ChatGPT这个端到端的黑盒子变得显性化一点儿——其实符号就是一个非常显性的系统

大模型

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

LangChain 是一个强大的框架，专为开发由语言模型驱动的应用程序而设计，而 Pinecone 则是一个高效的向量数据库，用于构建高性能的向量搜索应用程序。

知识库 langchain

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

o 正面描述任务的具体要求，尽量避免使用否定句。

prompt 提示词

造梦师手记：ComfyUI快速量产数字小姐姐

PS，凌晨跑完图后，好友问我为啥还没休息，我兴奋的解释了下，于是又给她做了一张头像。

comfyui 文生图

颠覆数据存储方式：向量数据库的威力

在向量数据库中，数据被表示为向量形式，每个向量具有多个维度，每个维度对应着不同的特征。

编程数据库

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

幻方x深度求索在萤火智算集群上进行大量的 RLHF 训练实践，研发优化了一套轻量的 PPO 训练工具，名叫 HAI-Chat。

HAI-Chat RLHF

真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

请问：a) Chara 的拍击球的动量是多少？

中文评测大模型

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

请问马有多少条腿？

大模型训练中文

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

各种高质量的段子在这里传入传出，吸引了无数人的围观和转载，这个贴吧的关注量如今已接近 300 万。

弱智吧训练数据集

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

—1— OpenAI RAG 架构设计新范式剖析 1、无向量化 RAG 架构设计新理念 RAG 技术的核心目标是解决大语言模型（LLM）在处理特定领域知识时的局限性，比如“失忆”问题或者长文本处理的高昂成本

OpenAI RAG 架构

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

然而，仅仅使用扩散模型可能不足以解决虚拟试穿的问题。

文生图

全球下载量最大的AI绘画大模型，更新Lightning极速版

C站下载量最大的SDXL模型Juggernaut XL，在SDXL-Lightning发布后的第三天，发布了Lightning版本。

Stable Diffusion 大模型提示词

Learn Prompting-基础篇

本系列包括《基础》、《基础应用》、《进阶》、《提示的应用》、《高级应用》、《可靠性》、《图片提示词》、《其他》等九篇，完整出处请访问： https://learnprompting.org/docs/

prompt

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

图1: 知识型问题 vs 政策型问题相较于知识型问题，政策型问题对于知识库应用判定用户意图的能力和回答的准确性上有着近乎苛刻的要求： 100%的准确。

大模型

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

很多人用它平替ChatGPT，不用科学上网，直接访问就能用，关键是免费！

Kimi 大语言模型

<1 2 345 6 7 8 9 10 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1