文章列表-AI魔法学院

文章列表

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

3、使用神经常微分方程（ODE）：通过使用ODE求解器，可以在不需要额外训练的情况下提高扩散模型的速度。

StreamDiffusion 文生图

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

无论你是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。

Kimi 扣子Coze 大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

它们没有办法理解企业内部的一些专用术语，缩写所表示的具体含义。

RAG 大模型

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

这些工具都有着相同的特点，简单易用且高效，主打一个新奇亮眼，顺便解放你的个人生产力。

开源模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

专门进行了大海捞针实验（了解：超长上下文窗口大模型的“照妖镜”——大海捞针实验，大模型“打假”必知必会）创建一个不重复的200万token的“大海”，使用包含100多个问题的测试集，评估了CLM、固定-

RAG 大模型

第一个StableCascade动漫大模型上架了

其实，对于我来说，SC模型有两大优点：一是画面细腻；二是对自然语言的理解更好了。

StableCascade 文生图

2024，智谱如何更快？

其中，GPT-4最大的突破是能够处理图像，并能准确理解图片的含义，给出解答。

GPT-4 大语言模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]SD安装、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、提示词具、常用插件

对于使用者而言，可以将 Checkpoint 文件理解为一种风格滤镜，例如肖像、漫画、水墨、写实风等。

开源模型文生图图生图提示词

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文方法方法描述本文介绍了使用RAG（Retrieve and Generate）框架来解决开放域问答问题的方法。

RAG 检索增强

令人惊艳的开源图标生成AI模型：ChartLlama （南洋理&腾讯）

ChartLlama是一个由南洋理工大学和腾讯联合开发的多模态语言模型，它可以根据你的指令来理解和生成图表。

ChartLlama 开源模型图标

最新【Fooocus】支持controlnet！生图效果惊艳，附带保姆级安装教程

安装包，解压后，将网盘中的“SDXL1.0必备模型”文件夹中的两个模型放到FooocusControl\Fooocus\models\checkpoints路径下，如果不将模型放进去，点击运行后，会自动在线下载

Fooocus 文生图

通往AGI之路：什么是结构化提示词

而其他部分主要是辅助构建整个任务的背景，并给 ChatGPT 提供已有的外部知识，帮助 ChatGPT 更好的理解和学习问题。

提示词结构化

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

通过编排可以将开放域，复杂多步问题，分解为多个子问题分开解决，能用模型用模型，不能用模型的用流程，甚至采用“Human in Loop”的方式，将整个工作流程白盒化，把大模型能力限制在封闭的问题内，让大模型更可控

RAG 自由编排 Workflow

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

但这目前还是一个有待解决的问题。

Llama 3 大语言模型

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

两颗芯片的缝合，核心是要解决芯片间的数据传输问题。

芯片拼接

<...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