文章列表-AI魔法学院

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RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

1、序幕随着人们对大型语言模型 (LLM) 的兴趣激增，许多开发人员和组织正忙于利用其能力构建应用程序。

训练

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

多模态版本中，在保持LLM通用知识、推理等能力的前提下，图片内中文、符号识别能力大幅增强，体验超过了GPT-4V。

零一万物 YI 李开复

本地部署操作AI抠图软件

可实现一键人像抠图，完胜小白操作PS人像抠图。

抠图

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

近期， OpenAI 的开发者大会迅速成为各大媒体及开发者的热议焦点，有人甚至发出疑问“向量数据库是不是失宠了？”

RAG 检索向量库

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

缩减任务利用LLM的语言建模优势来识别和提取最重要的信息。

大模型提示词

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

1 了解这12种Prompt编写模式之前的问题首先要搞清楚人类和机器思考问题的区别，人类在思考速度、耐力很多方面无法和机器相比，但人类拥有机器所不可能发展出来的直觉，这是我们人类的优势

prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion超清放大及修复细节操作

别担心，这篇文章可以帮助你解决这个问题！

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

bilingual-localization 🔗 链接：https://github.com/journey-ad/sd-webui-bilingual-localization 自动修脸/

Stable Diffusion 文生图

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

人人可操作的GPTs应用即将改变我们的工作方式，每个人都可以按照自己的workflow制定一套属于自己的GPTs，甚至利用GPTs创意来赚钱。

GPTs Agent

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）：首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络

Transformer 大模型

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

大语言模型在企业应用的一些典型落地场景如： o 构建以自然语言为交互界面的应用，结合成熟的语音/图像识别、语音合成等技术，在市场营销、客户服务等领域提升客户体验。

大语言模型

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

METEOR用 WordNet 等知识源扩充了一下同义词集，同时考虑了单词的词形（词干相同的词也认为是部分匹配的，也应该给予一定的奖励，比如说把 likes 翻译成了 like 总比翻译成别的乱七八糟的词要好吧

开源模型

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

这一过程就像马克思主义的「实践论」：“认识从实践开始，经过实践得到了理论的认识，再回到实践中去。”

大模型

国产大模型与全球最强大模型大比拼：语义理解、数学推理同台竞技，究竟谁更厉害

最近一段时间，国产模型不断涌现，让人应接不暇。

大模型

金融行业中 Fintech 的应用场景

智能识别 5.

Fintech 金融

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