文章列表-AI魔法学院

文章列表

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

这意味着预训练是一次性的任务（不同于持续学习方法）。

RAG 大语言模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

这个问题很大程度上是因为召回相关性不够或者是召回数量太少导致的，从扩大召回这个角度思考，借鉴推荐系统做法，引入粗排或重排的步骤来改进效果。

大模型

OCR是什么以及推荐几款开源中文OCR识别软件

目前ocr的算法研究基本趋于成熟，并且目前对识别的精度要求不是太高，目前开源项目基本能够满足。

OCR

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

“知了”的目标人群为中小团队，在保证知识管理的核心功能的基础上，提出更简单、易维护的技术架构，力求界面UI的简洁明了，降低用户使用的门槛，达到全方位的“轻量化“：功能聚焦

大模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

AI Agent / 智能体观察笔记（上）

（点外卖的时候Agent会自己上美团）不断调整自己的任务列表和完成任务的方法，自己给自己输提示词，通过不断优化最终实现目标。

大模型

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

统一模态处理Westlake - Omni采用独特的离散表示法，成功地将文本和语音模态统一处理。

Westlake -Omni 语音

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

通过VAE的编码器可以获得压缩后的图像向量表示，相比原始图像大大减少了计算和存储成本。

Stable Diffusion 文生图

ChatGPT论文润色进阶指令

深度分析与评估指令：请帮我深入分析研究方法和数据，并提供优缺点评估。

ChatGPT 写作

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在一个开发者活动上发表讲话，谈及了他和OpenAI对AI Agents的看法。

大模型

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这些概要是由一个特别聪明的机器学习算法生成的，它可以理解书籍中的内容，并且把它们表达出来。

大模型从零开始

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

提示词安全卫士呈现的效果如下：今天来给大家讲讲GPTs连接Notion的方法，跟着今天的教程，你可以实现下面这个Demo应用。

GPTs Notion

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

像预训练阶段模型一样，IAM 手写模型和SROIE 打印数据集模型也分别包含三个维度的模型：使用TrOCR 来进行图片文字识别，我们可以直接使用GitHub开源代码来实现

OCR 手写文字识别

如何通过AI变现，举个详细的例子?

关于提示词是一个短暂性产物的观点，不少的大佬也发表了类似的看法这里引用一下AIGC赋能商业（知识星球）Shadowy的观点现阶段你想要把ChatGPT、Midjourney之类的工具用好，拿个咒语大全天天对着背诵实践

生成式AI

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：文生图

本文以 Stable Diffusion WebUI 为例，使用方法参考下图： 1、基础模型：选择一个用来生成图片的模型，不同的模型可以生成不同风格的图片。

文生图 Stable Diffusion

<...54 55 56 575859 60 61 62 63 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1