文章列表-AI魔法学院

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Langchain的一些问题和替代选择

它提供了一种简单的方法来计算文本字符串中的令牌，而不需要使用像Langchain这样的框架来完成这项特定任务。

大模型

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

具体来说，wav2lip的训练流程如下：首先，提取音频特征，将音频特征与人脸图像进行配对，形成一个音频-图像对，然后训练专家音频和口型同步判别器。

wav2lip 语音

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

相比H100的800亿晶体管规模，B200的晶体管规模高达2080亿。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

相比H100的800亿晶体管规模，B200的晶体管规模高达2080亿。

芯片拼接技术

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

比起以往的信息，这些数据存在一些独有的特性，例如电子存储极易复制传播等。

大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

OpenAI正在让大模型和人类“对齐”-确保ChatGPT比人类聪明的同时还遵循人类意图》介绍了目前部分正在进行中的研究。

大模型

如何拥有你的卡通形象？ComfyUI-workflow

IPA 从照片中获取面部特征的4合1节点，可以输入4张照片并调整每张照片的权重。

ComfyUI-workflow 文生图

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

比如，感知能力或者手写字识别。

生成式人工智能经济学

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

它利用模拟键盘按键，鼠标移动和窗口/控件的组合来实现各类自动化任务，包括自动化软件安装、登录、数据自动录入、界面自动化测试、数据抓取等，以及可以和其他自动化工具结合起来使用，比如，我们在使用Selenium

Autolt 自动化

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

RAG 与微调微调是在特定任务上训练模型的过程，就像在问题解答数据集上微调 GPT-3.5 以提高其在特定数据集上的问题解答性能一样。

检索增强大模型

主流网络爬虫蜘蛛详解

必应集成了多个独特功能，包括每日首页美图，与 Windows 操作系统深度融合的超级搜索功能，以及崭新的搜索结果导航模式等。

爬虫蜘蛛详解

一文读懂GPT-1：生成式预训练如何提升语言理解

GPT-1首先利用大量未标注文本进行预训练，然后针对特定任务进行有监督的微调。

GPT

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

nbsp; 添加数据库加密功能添加词嵌入索引、本地/API LLM 查询添加多屏幕的记录支持（取决于 pyautogui 未来特性加入

Windrecorder 录屏

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

所谓基于规则就是根据文档的组织特点去“算”每部分的样式和内容。

大模型

《OpenAI官方：GPT 最佳实践》大白话编译解读版本

考虑到优质中文翻译尚未出现，我们特意将其润色为更易读懂的“大白话编译解读版本”发布给您。

提示词官方翻译

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