文章列表-AI魔法学院

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图解 transformer——逐层介绍

为了简化可视化，从这里开始，暂时放弃第一个维度（samples 维度），并使用单个样本的二维表示。

Transformer 大模型图解

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

其通过将 H 视为恒等映射，并将损失函数 ℓ 设为均方误差，以便衡量模型在输入上的外推预测能力，并通过将模型与一个基于状态直接进行外推的“预言机”（oracle）进行对比来评估其中一个公式

Transformer 大模型

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

如果重新审视新的后验胜率，我们会得到以下结果，这个结果很有趣：根据上面的计算，后验胜率等于先验胜率。

贝叶斯定理

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

然而，在我们开始之前，我们需要指定目前不同类型的pdf，更具体地说，是出现最频繁的三种: 1.

大语言模型 python

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

4.2、保险理赔表单处理（Insurance Claim Processing）该方案旨在数字化和验证手填保险表单，具体步骤如下： · 第一阶段（OCR）：利用 GPT-4.1 强大的视觉

OpenAI RAG 架构

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

每个消息之间以空行分隔（即最后一个字段以\n\n结尾） tips： · 如果一行字段中不包含冒号，则整行文本将被视为字段名

GPT

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

当词表v很大时，这个通讯开销也不容忽视。

开源模型

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

从某种意义上说，这可以被视为「超人级别」。

Freysa 智能体

80多个罕见的论文prompt，让你起飞！

我很重视语法、连贯性以及与[目标出版物或风格，例如“IEEE 标准”] 的一致性方面的反馈：[在此处粘贴您的文本]。

prompt 提示词论文

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

虽然开放与分享是网文化的精神，但内容创作者的劳动成果不该被无视。

技术技术教程

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

实际需求是求解 top2，但是若在每个分片上计算 topN 时，是按 top3 来统计的话，上面的示例计算出来的结果就和 “上帝视角” 保持一致了。

大模型 AI编程

Prompt屠龙术-少样本示例

美丽的东西有了过失，要不分青红皂白地原谅它；丑陋的东西有了过失要不顾天地良心地鄙视它。

Prompt 少样本示例

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：提示词

你还可以描述人物的外表、情绪、衣服、姿势、视角、动作、背景等。

提示词 SD 绘画

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

eosphoros-ai/DB-GPT 02Text2SQL 微调 https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub 03 DB-GPT 前端可视化项目

Text2SQL RLHF

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

但在更为隐秘的战场，HBM（高带宽内存）显然是基本被忽视的关键一环。

GPU HBM 大模型

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