文章列表-AI魔法学院

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对于AI，我们现阶段可以有的态度

现阶段，AI还不是我们的必需品今年年初ChatGPT迎来了爆炸式的井喷，接着各路的AI人工智能都纷纷你追我赶地推出各种的AI产品，把我们这些普通人给“轰炸”得有种

文生图

Midjourney 进阶关键词_摄影效果专题

早期实验（1830年代-1890年代）：最早的摄影师通常是尝试新媒介的科学家和艺术家。

midjourney 文生图绘画

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

但重要的是要记住，由于原函数可能有任意常数的加入，不定积分的结果是一系列可能的函数。

极限导数微分积分

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

总之，虽然人工智能在许多方面都已经取得了显著的成果，但在模拟生物神经网络、实现人类思维和情感等方面，人工智能仍然面临着巨大的挑战。

人工智能大模型

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

什么样的结构 AI 更容易理解？

提示词写作自媒体

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

王宇昕指出，在 M3E 项目开始之初，团队就发现了这一趋势，因此 M3E 研究团队对此进行了广泛的调研和实践，最终总结出大规模句对监督数据集 + 指令数据集 + 对比学习的解决方案。

GPT

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作入门】Stable Diffusion 操作界面及基础参数介绍

有时候你正面提示词写一堆，出来的效果也不理想，但是加上一个反向提示词就能获得理想的结果。

文生图 SD

Stable Diffusion

Stable Diffusion 抽卡必备神器！Agent Scheduler

相信大家在玩 Stable Diffusion 的时候一直有一个痛点，每次出图抽卡时都只能等待上一次抽卡结束，才能继续下一次抽卡；特别是当我们想抽大量的卡来测试不同的模型，不同的参数的效果时，那么是非常奔溃的

Agent Scheduler Stable Diffusion

文生图提示词prompt详解

[关键词1:关键词2:数字]，数字大于1理解为第X步前为关键词1，第X步后变成关键词2，数字小于1理解为总步数的百分之X前为关键词1，之后变成关键词2 ex：a girl with very

SD prompt 文生图提示词

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

背景介绍接触过大模型应用开发的研发同学应该都或多或少地听过 Dify 这个大模型应用基础服务，这个项目自从 2023 年上线以来，截止目前（2024-6）已经获得了 35k 多的 star，是目前大模型应用基础服务中最热门的项目之一

Dify 大模型知识库

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>

然后将中文tokenizer与原始的 LLaMA tokenizer合并起来，通过组合二者的词汇表，最终获得一个合并的tokenizer，称为Chinese LLaMA tokenizer。

大模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

字段以行为单位，每行一个（即以 \n 结尾）。

打字机 sse 大模型

图文详解丨iOS App上架全流程及审核避坑指南

iOS app上架总体流程： 1登录苹果开发者中心，注册开发者账号如果你是第一次申请注册使用Apple ID登录苹果开发者网站，需要同意“苹果开发者协议

iOS 苹果市场

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

【进阶】-文生图术语解释

在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。

文生图

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