文章列表-AI魔法学院

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一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

正如超级个体与一人公司的叙事崛起，正是由于人类掌握了智能体团队，参与到智能体协作网络中，实现更高效的生产效益。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

把背景换成公园：1girl, white shirt and dress, ((the background is park))。

文生图

中学生能看懂：Sora 原理解读

例如，对于宽屏格式的视频，Sora可以确保主要内容始终处于观众视线中，而不会像某些模型那样，只显示主题的一部分。

Sora 原理

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

由麻省理工学院、卡内基梅隆大学、Meta 公司联合组成的研究团队最近发表的论文《EFFICIENT STREAMING LANGUAGE MODELS WITH ATTENTION SINKS

大模型 llm框架

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

如果我们把所有的限制放在一起，重新考虑一些公司即将推出的基于RAG的企业搜索，我真的很好奇它们能比传统的全文搜索引擎好多少。

RAG 大模型

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

六、Function Calling：让语言模型动起手来 Function Calling打通了大模型到工具系统的最后一公里。

Agent 智能体架构

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

第一种，以Chat Dev为例，如果你想开发一款游戏，你可以让它分别扮演一个游戏开发公司的CEO、项目经理、软件工程师、测试人员等不同角色。

GPT-5 智能体

我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围

别管，这就是「AI」广义的华强北，前前后后包含了几十栋大楼，面积约 1.45 平方公里，将近 200 个足球场那么大。

华强北 AI

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

代码实现我们需要使用3个主要工具/组件： 1、LlamaIndex是一个编排框架，它简化了私有数据与公共数据的集成，它提供了数据摄取、索引和查询的工具，使其成为生成式人工智能需求的通用解决方案

RAG 大语言模型

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

Andrej Karpathy 认为普通人、创业者和极客在构建 AI Agents 方面相比 OpenAI 这样的公司有更多优势，因为大家都处于平等竞争的状态。

大模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

我们随着整个业务的拓张会发现跟阿里云有非常紧密的联系因为刚开始伟光在介绍的时候也讲阿里云也是阿里巴巴的云所以这个过程中一会儿也可以稍微展开跟大家讲一下我们跟云是怎么一路走来的 SPEAKER_04[35.70s -> 62.40s] 其实的确的话就对我们互联网公司来说如果不能够问当地的人口的话我想我们可能整个的就失去了后边所有的动力不知道你们各位怎么看就是我们最大的这个问题是不是效率优先

faster-whisper 语者识别 ASR

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

以下是示例同义词文件(synonyms.txt): 西红柿,番茄土豆,马铃薯自行车,脚踏车,单车在上述文件中，每一行中以英文逗号隔开，代表这些短语都互为同义词。

ElasticSearch 智能搜索

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

混合专家模型在训练过程中通过门控模型实现“因材施教”，进而在推理过程中实现专家模型之间的“博采众长”。

MoE 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

环境交互所有25个智能体都居住在这个名为”Smallville“的虚拟社区，里面有餐厅、酒吧、公园、学习、宿舍、住房、商店等等。

大模型

12个RAG常见痛点及解决方案

Large Language Models），LlamaIndex开发了MixSelfConsistencyQueryEngine，该引擎通过自一致性机制（即多数投票）聚合了来自文本和符号推理的结果

RAG 大模型

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