文章列表-AI魔法学院

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Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

然而，在本地环境中部署和管理 LLM 仍然是一项挑战。

Ollama Dify 大型语言模型

几款开源的OCR识别项目，收藏备用

免费，支持多语言，多平台; https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git tesseract.js js版本的

OCR

高级 RAG 技术——图解概览

二、原始 RAG 本文讨论的 RAG 流水线起始于一个文本文档语料库。

RAG 检索图解

「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升

它是OpenAI的Whisper模型的JAX版本，实现了在TPU上高达70倍的速度提升，这不仅是对现有技术的重大突破，更是对未来潜力的一次展现。

Whisper 语音识别

prompt必须知道的26条军规

21、要编写一篇详细的文章/文本/段落/文章或任何类型的文本：“为我详细地写一篇关于[主题]的[文章/文本/段落]，添加所有必要的信息。”

prompt 大模型

将这些“阴谋诡计”喂给AI，使AI一天写一篇短篇小说

阴谋不是为了阴谋本身，而是为了达成更高的目的。

AI 写作

XX来信：智能体设计模式2：Reflection

在本周的来信中，我想重点讨论一下Reflection（反思）。

Reflection 智能体

AI改变未来，ChatDoc手把手教你写研报

尤其是在CV等其他方向，中国无论是技术还是论文，都比较领先。

大模型应用写作

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

Qwen2 系列模型包括五个尺寸的模型（Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B），这些模型在中文和英文基础上增加了 27 种语言的高质量数据

qwen 千问开源

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

我们希望本文的实验结论能对大型语言模型的训练提供有益的启示，特别是在中文领域，协助研究者在训练成本与模型性能之间找到更佳的权衡策略。

训练大模型 belle

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

AI如何推动企业创新和降本增效？

生成式AI 榜单 AI应用

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

本文首先概述了幻觉如何仍然是LLM面临的一个持续挑战，然后是解决幻觉和可靠性问题的步骤（以及相关的研究论文）。

大模型

从专业ASR到统一音频LLM：七大顶尖模型的深度对比分析

本报告对代表这一技术光谱的七款著名模型进行了深入的比较分析：通用及专业ASR模型：这些模型高度优化了语音转文本的核心任务，优先考虑准确性和效率。

音频对比

实战:如何用AI Agent实现ChatGPT流程化写作，产能翻倍

-文章选题: 我是[研究员]，我擅长选择文章主题。

Agent 写作

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

可扩展性对比接着，研究人员在160M到13B参数规模范围内，分别训练了YOCO（门控保留和滑动窗口注意力版本）和Transformer语言模型。

Decoder-Decoder YOCO 架构

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