文章列表-AI魔法学院

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收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

理解这一点最好的例子可能是支付软件的“免密支付”功能。

LLM Agents

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

解决这个问题的办法就相对比较简单，就是采用多尺度策略训练，比如NovelAI提出采用Aspect Ratio Bucketing策略来在二次元数据集上精调模型，这样得到的模型就很大程度上避免SD的这个问题

StableDiffusion 文生图

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

剧照而从实验性质的模拟向下，类似 MetaGPT 等的多智能体 AI 框架逐渐诞生，通过模拟不同角色之间的“合作”，最终实现“生成一个包含分析和设计的示例大约需要0.2美元（GPT-4 API的费用

AI Agents 大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

有些智能生物所具有的特征是当今人工智能系统所不具备的，比如理解物理世界；规划一系列行动以实现目标；推理的方式可能会花费你很长时间。

AGI 大语言模型观点

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

将复杂任务分解为多个子任务可以消除切换不同过程所花费的时间。

大模型

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

1、使用内容向量化存储在向量数据库，输入给AIGC为向量数据，从而避免了隐私风险。

AIGC Embedding 嵌入技术

Docker介绍及常用命令大全

file.txt /home/宿主机目录案例：搭建深度学习环境创建docker sudo apt-get install docker.io docker -v # # 避免docker

Docker 容器

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

扩展中文词表后，单个汉字倾向于被切分为1个token，避免了一个汉字被切分为多个token的问题，提升了中文编码效率。

大模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

为了避免在最终本文提取的时候遗漏这些“看上去像文本的图片”，我在创建过程中需要考虑做一些处理。

大语言模型 python

LangChain Agent 原理解析

Agent 可以看作是一个自带路由消费 Chains 的代理，基于 MRKL 和 ReAct 的基本原理，Agent 可以使用工具和自然语言处理问题。

大模型

AI提示设计技巧剖析 - 29个动词助你获取更好文本生成

如果输入文本较长，可以先使用“浓缩内容”生成概要，然后使用“释疑补缺”来补充文中存在的信息缺失或费解之处。

提示词文本

ChatGPT写论文指令全集

它会将这些句子分解成更加简洁明了的表达，同时确保信息的完整性和准确性，避免信息的重复和冗余。

ChatGPT 写作

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

既然模拟世界，就绕不开万事万物的长程时间关联或者因果关系，非马尔可夫性不可避免会制造棘手的麻烦。

sora

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

这种方法可以同时提高模型在所有任务上的性能，避免灾难性遗忘的问题。

大模型微调

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

损失计算：采用token平均损失计算策略，避免长文本样本在训练中被忽略。

写作长文本

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