文章列表-AI魔法学院

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达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

但是，本质上都还是语言模型，如上图右边的流程图所示，输入基本上为网络上的自由文本，模型基本上都是 Transformer 结构，优化的目标基本上都是 MLM（掩码语言模型）。

大模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

生成性输出用户意图保留使用多个查询的一个挑战是可能稀释用户的原始意图。

RAG-Fusion 检索增强

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

Embedding 是将离散的非结构化数据转换为连续的向量表示的技术。

RAG Embedding

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

通过这个过程，模型变得更加熟悉医学术语、临床语言的微妙之处和典型的报告结构。

大模型微调

对于大模型RAG技术的一些思考

Excel也还好处理，本身就是结构化的数据，合并单元格的情况使用程序填充了之后，每一行的信息也是完整的。

RAG 大模型

爆火「视频版ControlNet」开源了！靠提示词精准换画风，全华人团队出品

（ControlNet实现了根据提示词精准控制图像元素改变，如人物动作、图像结构等）根据给到的提示词，它仅改变视频的画风，而且是针对完整视频。

ControlNet

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

我们利用了一种在视频和图像潜码的时空块上操作的变压器架构。

sora openai 视频生成

腾讯出品！开源AI数字人框架！号称可以不限时长

多样化生成方式：支持从图像到视频、文本到图像到视频、视频到视频的多种生成方式。

MuseV 视频数字人框架

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

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

本文作者研究主要关注两个问题：1）基于工业领域中的PDF文档，将单模态文本、单模态图像、文本+图像双模态放入RAG系统中，看一看文本+图像双模态是否能够提升RAG系统的性能？

大模型研究

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

接下来，Agent也将成为新的起点，成为各行各业构建新一代AI应用必不可少的组成部分。

开源模型

AIGC大模型，潮水褪去之后

最后就是各种自媒体里，用AI绘图生产内容，粉丝量不多，赚一点流量补贴，有一个号做大了变现的梦。

大模型

必看！阿里通义千问完整技术报告

图1：Qwen系列模型谱系。

大型语言模型报告

2023年人工智能行业总结

九月GPT4V发布，让GPT有了眼睛,可以看图了。

人工智能 AGI 思考总结

一文读懂AIGC产业链：AIGC的前世今生和未来展望

人工智能和AIGC产业链结构人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三个层面。

生成式AI

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