文章列表-AI魔法学院

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聊聊我对AI Agents技术的一些看法

▲OpenAgents 平台图类似的，清华与面壁智能发布的 XAgent，通过强化“子问题分解”与“人机协作”，在 AutoGPT 的基础上向着真实应用前进了一大步，并在众多实际任务测试中全面超越

AI Agents 大模型

Roop升级版FaceFusion换脸AI技术使用以及部署教程

检测D盘是否在dataddd目录，没有则创建该文件夹。

FaceFusion 教程

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

chain.run(input_documents=similar_docs, question=query) return answer 十一、示例查询和答案最后，让我们用一些示例查询来测试我们的问答系统

知识库 langchain

说真的，学会用SD做电商图，你才是真的入了门

直接出图：实测1363x1817分辨率直出，显存峰值占用21.6GB，建议低于24G显存的用户出图分辨率不要超过1K。

文生图 SD 电商

OCR是什么以及推荐几款开源中文OCR识别软件

支持多种OCR相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR和PP-Structure，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。

OCR

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

在训练目标上，LLaMA的训练目标是语言模型，即根据已有的上文去预测下一个词。

大模型微调训练

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

program 是 agent function 的真子集 1.2 大模型领域中的Agent 在大模型领域，大模型替代了传统agent 中的规则引擎以及知识库，Agent提供了并寻求推理、观察、批评和验证的对话通道

大模型 Agent

比 Roop 和 Reactor 更像！IP Adapter 新模型为任何人做写真

我们先测试下提示词生成的图像的效果。

IP-Adapter 文生图

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

例如，在HumanEval编码基准测试上，Reflexion达到了91%的pass@1准确率，超过了之前的最新技术GPT-4的80%。

大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

虽然国内大厂在紧追不舍，但目前绝大多数都还在实行内测机制，大概率是不会广泛开放的（毕竟，各大厂还是主盯ToB、ToG市场的，从华为在WAIC的汇报就可以看出）。

垂直领域大模型开源模型汇总

【开源黑科技】鹅厂PhotoMaker AI绘画工具，一键打造多风格头像！

1.5 喜闻乐见：开始运行 Windows引用修复测试代码在Win11下直接跑不起来，报包引用找不到。

photomaker 绘画风格

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

##Example: - ## Workflows: - ## Initialization: - 我们在ChatGPT3.5上测试表现良好

prompt 大模型

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

LLM本来就有幻觉问题，回答得不会很精准（笔者实测也发现如此）。

开源模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

因此，整个模型最后需要再做一个推测，基于这个“模糊”的向量所包含的语义信息，在词表中寻找最符合这些特征的词，来作为真正的输出。

开源模型

人人都可以部署微信机器人-小白保姆级教程

你可以私聊你的微信机器人，也可以拉入群里做测试。

大模型

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