文章列表-AI魔法学院

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Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

即然要找到更加普适的解决问题的流程会非常复杂，那能否“千人千面”让大模型自己找到解决当前问题的思维链呢？

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

开源的是智源发布的bge-reranker-base和bge-reranker-large。

RAG 检索增强

大语言模型应用中的文本分块策略

通过识别 Markdown 语法（例如，标题、列表和代码块），您可以根据内容的结构和层次结构智能地划分内容，从而产生语义上更一致的块。

开源模型

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

平均足技术： “使用平均足技术分析[我的商业决策]，通过提示市场趋势的视觉指标，帮助做出更明智的决策。”

prompt

12个RAG常见痛点及解决方案

它使用一个预测模型智能地将查询路由到最适合的LLM以进行提示，在最大程度上提高性能的同时优化成本和延迟。

RAG 大模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

GPTs 提供了一种更智能、更个性化的体验，无需每次都进行教育，使用户能够更快地获得答案。

GPTs AI Assistant

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

随着生成型人工智能（AI）的飞速发展，多模态理解和代码生成的能力达到了前所未有的水平。

设计转代码大模型

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

例如，你可以说：“我想写一篇关于人工智能伦理的文章，你能给我一些相关的论文、书籍、或者专家吗？”

提示词写作自媒体

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

在各家大厂和人工智能研究机构探索千亿级多模态大模型的同时，很多创业公司也正在致力于构建体量在数十亿级别的语言模型。

开源模型 Gemma

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

第三，它将为我们提供尝试最前沿方法之一——LLM智能体的实践机会。

Prompt 大模型

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

Transformer 的发展给人工智能带来了巨大的变革，比如 encoder 部分发展为 BERT 系列，随后发展成各类 Embedding 模型。

RAG Embedding

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

通过识别Markdown语法(例如，标题、列表和代码块)，您可以根据其结构和层次结构智能地划分内容，从而生成语义更连贯的块。

RAG 大模型

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

想想智能手机自动建议中的建议。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发和维护。

SD 画图

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

• 反思和细化：Agents 可以对过去的行为进行自我批评和反省，从错误中吸取经验教训，并为接下来的行动进行分析、总结和提炼，这种反思和细化可以帮助 Agents 提高自身的智能和适应性

agent

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