文章列表-AI魔法学院

文章列表

2024年值得关注的Agent框架

它能够将用户请求转化为可执行代码，并将用户定义的插件视为可调用的函数。

Agent 框架

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

首先，你需要收集所有相关上下文（也就是上下文收集），可能包含所有的源文件。

开源模型

解读 Openai 给 DALLE3 设的完整系统提示词

如果用户没有要求生成特定数量的图像，默认创建四个提示发送给dalle，这些提示应尽可能多样化。

提示词绘画 DALLE

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作升级】Stable Diffusion 常用模型下载与说明

相比于Midjourney靠开发人员开发的少数模型，SD则每时每刻都有人在世界各地训练自己的模型并免费公开共享给全世界的使用者。

文生图 SD

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

模型对齐训练：模型使用对话数据进行SFT，同时评估时重点关注指令遵循能力。

Deepseek-V2 大模型

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

目前市场上的 AI 写真大多采用“训练+生成”的两阶段模式，既需要庞大的形象数据支撑，也需要一定的训练时间。

FaceChain FACT 文生图

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

据ChatGPT称，截至2022年1月，其功能“完全基于[它]训练的数据，其中包括广泛的信息”。

prompt 提示词

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后由 llm 根据模型自己的认知，做出回答。

大模型

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

因此，如果块大小太小或块中的信息不够密集，我们可能无法从向量数据库中提取所有必要的信息。

RAG 大模型

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

ensp; · SD 1.2:引入大数据集

Stable Diffusion 文生图

SD3 正式开源 Sora同源架构

本次模型参数量不是很大就当8-12G起吧 SD3的更新特点采用Diffusion Transformer（DiT）架构：Stable Diffusion 3.0采用了与Sora相同的DiT架构，这种架构设计使得系统的扩展性更强

SD3 绘画

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

不局限于搜索引擎这显然不局限于搜索引擎，过去我们一共有两种主要信息集散方法：一种就是上面说的搜索引擎，一种则是在头条和抖音上广泛被应用的个性化推荐。

大模型

大模型在金融行业的应用场景

目前已有的大模型知识库基本上都采用 RAG 的方案构建，但是数据源多样（流程规范、产品材料、规章制度等），数据格式繁杂（文字、表格、公式、图片等），针对不同的数据都需要业务上进行单独处理

大模型金融应用

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

并且视频数据本身也比3D数据更容易获得。

sv3d 建模

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

尽管该消息被很快修正为“8亿美金”，但据「暗涌Waves」了解，8亿美金其实是一个相对保守的数字，“这并不包括老股东的加码以及因为跨春节尚未走完投资流程的机构。”

大模型暗战

<...40 41 42 434445 46 47 48 49 ...>

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