文章列表-AI魔法学院

文章列表

使用思维链写Prompt

然后，创造五个完全不同的派对构思。

思维链 prompt

京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

过去近一年间，北京、上海两城大模型产业竞争已趋于白热化。

大模型钛媒体

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

强大的预训练子模块：通过利用CLIP ViT-B16和OPT-125M这两个预训练模型，该架构在视觉编码、动作理解和语言处理方面都具有出色的性能基础。

Agent+GPT-4V 大模型

接私活必看的11个开源项目

部门管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现支持数据权限。

私活开源项目

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

非结构化数据(如文本、图像和音频)缺乏预定义的格式，这给传统数据库带来了挑战。

开源模型

大规模训练系列之技术挑战

主要包括两个部分： · 大规模训练技术的意义 · 大规模训练的技术挑战 1 大规模训练技术的意义 1.1 训练的精度极限深度学习发展历程中，模型精度提升主要依赖神经网络在结构上的变革

开源模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

RAG产生了高质量的结果，因为它增加了直接来自向量化信息存储的特定于用例的上下文。

生成式AI

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

“在计算行业，我们谈论平台——构建应用程序和服务的技术。

AI智能体

【进阶】-文生图术语解释

在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。

文生图

2024年傅盛开年AI大课演讲内容PPT

其次，傅盛深信中小规模以上的企业都应考虑构建专用的大模型。

猎豹 AI 演讲

深入探讨GPTs和AI Assistant

下面的例子会一步一步进行AI Assistant的构建。

GPTs AI Assistant

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

许多产品基本上都是基于 RAG 构建的，范围从结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到数百款与数据互动的应用程序。

检索增强式生成 RAG

爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

同时，这款应用实现和出圈也体现了AI 2.0时代，应用构建的不同，其生产速度与移动互联网应用有着质的改变。

提示词 prompt

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

预训练阶段预训练阶段将模态编码器和大语言模型参数都冻结，使用跨模态的语音 / 视觉 - 文本对进行 Adaptor 的训练，优化目标为对输入的指令（instructions）生成相应的回复（responses

开源模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

结果显示，即使在这种简化的任务中，模型在从输入上下文中间检索信息时仍然存在困难，继续表现出U形的性能曲线。

RAG 大模型

<...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