文章列表-AI魔法学院

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从第一性原理看大模型Agent技术

人们通过描述角色技能、任务关键词、任务目标及任务背景，告知大模型需要输出的格式，并调用大模型进行输出。

大模型 agent

更快更好的chatglm3来了

部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性： 1.更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略

开源模型 ChatGLM

Langchain的一些问题和替代选择

替代解决方案:Tiktoken是OpenAI开发的Python库，用于更有效地解决令牌计数问题。

大模型

为你推荐开源项目：Meridian——专属个人情报站！

它借助先进的AI技术，像勤劳的小蜜蜂一样，从数百个新闻源中采集、分析并提炼出关键信息，最后为你生成一份个性化、简洁明了的日报。

Meridian 开源项目

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

这里将基于Hugging Face的diffusers库深入讲解SD的技术原理以及部分的实现细节，然后也会介绍SD的常用功能，注意本文主要以SD V1.5版本为例，在最后也会简单介绍 SD 2.0版本以及基于

StableDiffusion 文生图

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

数据访问与处理 MCP允许AI模型安全地访问和处理各种数据源，包括： • 本地文件系统：读取和写入本地文件 • 数据库：查询和操作数据库 •

MCP 大模型

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

你可以使用Microsoft Word和Google Docs起草商业提案，但它们无法帮你发送电子邮件、分享自拍照、分析数据、安排聚会或购买电影票。

AI智能体

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

官方仓库：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper 二、pyannote.audio介绍 pyannote.audio是一个用Python编写的用于扬声器

faster-whisper 语者识别 ASR

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

而HuggingFace的官方库Accelerate直接推出了一个在线大模型显存消耗资源估算工具Model Memory Calculator，直接可以估算在HuggingFace上托管的模型的显存需求

大模型

TTS，一个奇妙的AI工具

有部分人天生能说会道，全靠一张嘴，能完成整个视频。

TTS 文本转语音

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

本项目的GitHub存储库可在以下链接上公开访问：https://github.com/geekan/MetaGPT。

大模型

ChatGPT等大模型实用的提问技巧

提供清晰且具体的指令要求输入数据 Input Data 用户输入的内容资料或问题比如：分析需要的文本资料；编写 sql 代码时提供的数据库

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

sdapi/v1/txt2img 常用输入如下 /sdapi/v1/txt2img{ "denoising_strength": 0, "prompt": "puppy dogs", //提示词

文生图 api

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

新架构设计的优劣与成本考量这种创新的 RAG 架构设计新方案带来了显著的优势，但也伴随一些权衡：第一、优势 (Benefits) · 零摄入延迟：新文档可以立即用于问答，无需任何预处理或维护向量数据库。

OpenAI RAG 架构

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

State）：对象在某一时刻的具体状态 • 事件（Event）：触发状态转换的条件 • 转换（Transition）：从一个状态到另一个状态的过程状态机的分类

Python状态机设计模式

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