文章列表-AI魔法学院

文章列表

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

但是很不巧的是，这个绘画AI一开始的UI把这两个缺点全占了，我们先不从动画说起，就以游戏业内最简单的图片CG说起：一个正常的游戏CG的人物表情是有好几种变化的，其背后的景物是不能变，为了解决这个问题

文生图

分析了数百万ChatGPT用户会话后发现的秘密

生成式人工智能，尤其是 ChatGPT 已经吸引了科技媒体、主流媒体以及几乎各个领域的专业人士的讨论。

大语言模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

Agent应用可以通过QueryPipeline的方式实现吗？如果可以，它将能统一整个应用的构建模式，对于开发者来讲，会带来一致的开发体验。这个答案是肯定的，最近官方放出了一个通过QueryPipeline构建ReAct Agent示例。实际上，实现思路很直接，就是定义了AgentWorker（类似于langchain的AgentExecutor的实现，支持ReAct模式的循环）在其上实现了一些Agent特有的组件，进而基于此实现了AgentPipeline，但langchain现在已经发现了这样设计在生产条件下的限制，推出了langgraph。

Agent QueryPipeline 大模型

DALL-E 3 不只是文生图！10 个案例颠覆认知

主厅将有一个大舞台，舞台背景将显示我们公司的徽标。

DALL-E 3 文生图

LLM微调经验&认知

例如用高质量领域数据集进行微调，模型可以学会很多本身不具备的新技能。

LLM 大模型

如何提高RAG 的效果

同理，检索到的信息中如果存在冲突，或者冗余的内容时会极大的影响LM 的生成效果。

RAG 大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

这种技术不仅在自然语言处理 (NLP) 领域得到了广泛应用，也开始在计算机视觉领域进行探索。

MoE大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

之前有一个论调，说如果大模型支持足够长的上下文内容时候，是否就不在需要向量库。

RAG 大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优越，同时更易于并行化，且训练时间大大减少。

Transformer 大模型

Agent具体实现

Chain 是静态的，过程是事先设计好的；而 Agent 则是动态的，由大模型来决策整个过程。

Agent 大模型

盘点数据安全合规方向的热门证书【快来了解一下】

随着数据安全市场的持续走热，“考证”队伍逐渐扩大。

工作

Stable Diffusion

Meta发布业界最强文生图模型CM3Leon，实力碾压Stable Diffusion、Midjourney

这极大地扩展了之前仅为文本到图像或仅为图像到文本的模型的功能。

文生图

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

Kimi，由北京月之暗面科技有限公司开发，公司成立于2023年3月。

Kimi 大语言模型

AI 产品榜 · 国内 100 强和出海 20 强

如果您是普通AI产品使用者：您将发现哪些产品受大众欢迎，以及哪些隐藏的“黑马”值得您一试。

大模型大模型应用行业分析

李彦宏偏爱小模型｜AI光年

大语言模型对企业、机构、高校的实际价值是什么？

李彦宏小模型

<...56 57 58 596061 62 63 64 65 ...>

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