文章列表-AI魔法学院

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大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

比如以ChatGPT为代表的大模型，其出色能力的基础即是高质量、多领域、多行业及多样性的海量丰富数据。

大模型

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

Prompt Template 有助于将用户输入和其他动态信息转换为适合语言模型的格式。

langchain 大模型

ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

步数：设置我们生成这张图需要去除噪音的次数。

comfyui 文生图

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

项目主页-https://snap-research.github.io/HyperHuman/ 论文链接-https://arxiv.org/abs/2310.08579 代码链接-https:/

大模型文生图

AIGC的7个黑暗面

下一波计算将涉及AIGC，可能会出现在工作流程的几个地方，趋势将是势不可挡的。

大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

总体来说，RAG代表了NLP领域的一个重要发展方向，其技术进步对许多行业和应用产生了积极影响。

rag 检索增强

Wunjo AI: 合成和克隆英语/俄语/中文语音,实时语音识别,深度换脸和唇动合成,通过文本提示更改视频,分割和修饰

主要特征语音合成：轻松将文本转换为类似人类的语音。

AI语音克隆实时语音识别

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

提示工程要求对模型的预测方式有深入了解，以便设计出能够有效激发模型潜能的提示。

知识库 RAG检索增强

DALL-E 3 不只是文生图！10 个案例颠覆认知

我希望这些可视化设计能帮助您将企业活动的愿景变为现实！

DALL-E 3 文生图

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

芯片在执行计算任务时需要经历两个阶段：数据传输和计算，数据传输花费时间过多，计算“空载”，就会造成算力的浪费。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

芯片在执行计算任务时需要经历两个阶段：数据传输和计算，数据传输花费时间过多，计算“空载”，就会造成算力的浪费。

芯片拼接技术

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

-> 122.90s] 一方面我们当初刚好从2014年刚好开始要出去的时候国内就是三个北上广深但在海外要同时开服北美美东美西欧洲日本我还记得那个时候我们在海外如何去建立这种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

faster-whisper 语者识别 ASR

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

但Ilya也认为，多模态并不是必须的，就好像如果一个人没有视觉，或者不能从视觉或视频中理解世界，那么系统就不能运转了么。

大模型训练

2024年值得关注的Agent框架

论文链接： https：//arxiv.org/abs/2304.04370 github链接： https://github.com/openAGI TaskWeaver: 是一个以代码为先的框架

Agent 框架

构建开源多模态RAG系统

实时更新和依赖权威来源减少了决策过程中灾难性损失、监管问题或代价高昂的错误的可能性。

RAG 大模型

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