文章列表-AI魔法学院

文章列表

混合专家模型 (MoE) 详解

GShard 将在编码器和解码器中的每个前馈网络 (FFN) 层中的替换为使用 Top-2 门控的混合专家模型 (MoE) 层。

MoE大模型

EverydayWechat：让微信变得更强大，引领每日生活新体验

启动机器人： 1 bot.run() 运行上述代码后，每日微信将会提供自动回复、定时发送消息等功能，并根据配置的参数执行相应的操作。

EverydayWechat

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

IDC的康碳建设基础设施建设云服务的部署那都是一个全新的挑战 SPEAKER_02 四、多说几句 pyannote的模型都是从huggingface上下载下来的，所以没有magic直接运行上面代码可能会报

faster-whisper 语者识别 ASR

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

2、减少去噪迭代次数：为了提高吞吐量和实时交互能力，当前的研究主要集中在减少去噪迭代的次数。

StreamDiffusion 文生图

写好Prompt要记住这六点！

ChatGPT 可以完美生成的常见格式包括： -表格格式 -项目符号 -电子邮件格式 -代码块 -段落 -Markdown

prompt 写作

【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势

尽管语音是最古老、最常见的人类交流形式，但从未真正发挥过作为与技术互动的界面的作用 - 早些时候同年，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 称过去十年的一代语音助手（包括他公司自己的

人工智能趋势

FaceFusion又更新咯，增强功能再增强！

我其实第一时间就跟进了，但是由于一些依赖升级和代码合并的问题花了一些时间。

FaceFusion 文生图

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

没有的照葫芦画瓢实现一个就好：图三： RecordManager 是一个抽象类，把需要的几个功能先定义出来看一下具体的使用方法，大都是来自 Indexing | ️ Langchain的代码

大模型

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

embedding技术的发展可以追溯到20世纪50年代和60年代的语言学研究，其中最著名的是Harris在1954年提出的分布式语义理论（distributional semantic theory）。

embedding

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

身高：165-175cm，体重：115-135斤，建议尺码L。

langchain

造梦师手记：重新定义真实，SDXL下载量最大的真人模型

留在AI绘画领域的，要么是沉浸其中的痴迷爱好者，要么是专业领域已经开始使用AI绘画进行生产力替代的使用者。

文生图 SDXL

Python几种常见算法汇总

我们使用二分搜索算法，在每次迭代中将列表分为左右两个部分，然后判断目标值在哪个部分，最终找到目标值在列表中的索引。

编程 python 算法

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

Transformer 已经在实践中实现了比 RNN 更好的性能，并且在利用现代硬件方面也非常高效。

transformer 训练

AI落地里那些假的机会

这种天花板决定了这个过去十年里最具代表性的AI产品发展轨迹。

大模型

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

LLM是第一个能够高质量地为特定场景生成行级代码甚至函数级代码的技术方案，在这之前做不到。

大模型产品

<...37 38 39 404142 43 44 45 46 ...>

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