文章列表-AI魔法学院

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大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

Battle 和 Gollapudi 决定系统性地测试不同的提示工程策略会如何影响 LLM 解决小学数学问题的能力。

prompt 大模型提示

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

每个子模型的大小是原始模型的一半，从而增强了可管理性并减少了计算负载。

PanGu-Draw 文生图

SD入门教程零：应用场景

随着技术的不断进步和用户需求的增长，Stable Diffusion的应用场景还在不断扩展，那么上面这些场景就是最常用的一些例子，能有效加速相关从业人员的工作效率，原先要花几天的设计，可能1-2个小时就能全部搞定

Stable Diffusion 文生图入门教程

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

这种方法使得使用大型语言模型（LLMs）进行高效推断成为可能，最多可以实现20倍的压缩，而性能损失很小。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

ComfyUI官方使用手册【官网直译+关键补充】

警告(Warning):调整潜在图像的大小与调整像素图像的大小并不相同。

文生图图生图 comfyui

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

为了生成更高质量的人像图像，在下载过程中过滤掉了分辨率小于512的最短边的图像人脸检测和过滤首先使用retinaNet检测人脸边界框，滤除小尺寸(小于256 × 256)的检测。

PhotoMaker 文生图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

如果仔细观察可以发现，Karras 推荐的 noise schedule 中，接近终点附近的的几步值会更小，他们发现这种策略会有更好的生图质量。

绘画采样器 SD

【进阶】-文生图术语解释

在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。

文生图

17岁高中生写了个神级Prompt，直接把Claude强化成了满血o1。

比如群友@洛小山直接用这段Prompt强化过的Claude3.5，当场造了一个flappy bird。

prompt 大模型

如何通过AI变现，举个详细的例子?

关于这一点，我深表赞同，我在我的公众号和朋友圈，不仅一次发表了相同的看法，（即使我是一个写提示词的深度爱好者）技术普照的绝佳案例：美图AI AI|根据美图AI的这波动作，做一些未来的小预测

生成式AI

数据分析思路系列-如何建立指标体系

在拆借完二级指标后，我们基本就完成了活跃体系的拆解，但这种拆解是站在整个大的业务线层面，诸如视频和习题的专项运营团队来说，我们拆解的指标可能是他们的核心指标，所以对于他们来说还可以继续进行拆解，这就形成了另一套小的指标体系

数据分析指标体系

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

通常，正则化项被添加到损失函数中来惩罚模型中过多的参数，以限制模型参数的数量和大小，使得参数值更加平滑。

agent

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

对于一个 7B 大小的模型在双机16张 A100 上执行，Safe-RLHF 完整训练完成需要耗时 36 小时，而 HAI-Chat 只需 3 小时即可完成。

HAI-Chat RLHF

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

ensp; 我导入了之前用Typora写的一些笔记（内容包括数据工程、 Python、人工智能以及以Ace作为主人公的一些散文体的小说等

Reor 开源工具知识管理

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

由于行星的质量远远小于太阳，因此行星之间的相互作用微乎其微，所以忽略不计这些相互作用。

Transformer 大模型

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