文章列表-AI魔法学院

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SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

通过实现从环境（包括设备、教室等）、资源（如图书、讲义、课件等）到应用（包括教、学、管理、服务、办公等）的全部数字化，在传统校园基础上构建一个数字空间，以拓展现实校园的时间和空间维度，提升传统校园的运行效率

大模型

深度 | Meta AI助手大测评，市值蒸发万亿都因它？

设定目标是很重要的。

Meta AI 测评

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

函数名称即为工具的名称，函数 docstring 即为工具的说明；对于工具的参数，使用 Annotated[typ: type, description: str, required: bool] 标注参数的类型

ChatGLM3 大模型

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

二）AI 写标题写公众号的有一个说法：如果你花一个小时写文章，那么至少花30分钟去想标题。

提示词写作自媒体

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

根据英文评测基准 MTEB 的评测结果（Table 2），尽管社区中已有不少优秀的基线模型，BGE 依然在总体指标（Average）与检索能力（Retrieval）两个核心维度超越了此前开源的所有同类模型

embedding 语义向量

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

（看看下面这张信息高度浓缩的“上下文工程”框架图，是不是非常清晰？）

上下文工程 AI

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

InternLM/xtuner （文末点击阅读原文可直达，欢迎体验） X 种选择 XTuner 提供了丰富的功能，上图中的各项功能都可以随意组合搭配

大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

它们更多的时候是作为上下游技术关系，例如要进行本地知识库的定制化问答，最好的方法就是借助提示工程进行数据标注，然后再利用标注好的数据进行微调。

大模型

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

首先是使用500万个图像-文本数据训练，在4个A100上训练了10个小时左右，不过这个阶段的模型的生成能力受到了严重的影响，因此还有第二个阶段；第二个阶段是通过模型本身和ChatGPT一起创建高质量的图像文本对

大模型

深入探讨GPTs和AI Assistant

用户可以通过对话形式，为GPT提供指令和额外的知识库，然后选择所需的能力，例如联网、绘图、分析数据等。

GPTs AI Assistant

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

这就好比你问了一个复杂的问题，RAG先跑去图书馆查资料。

OCR RAG 开源

AIGC的7个黑暗面

然后，瞧，他们只是编造了一些东西，就像一个四年级的学生试图假装它一样。

大模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

代码解释由于Baichuan 3和claude-2无法直接画图形，我是生成完代码本地执行。

Baichuan 3 大模型

伦敦出租车司机的遭遇，暗示了程序员的未来

这个过程需要司机记住伦敦数千条街道和众多的地标，对伦敦的地理位置有深入的了解，包括街道、建筑、公园、酒店、商店、剧院、餐馆等等。

人工智能伦理

使用ChatGPT写出优质长文、文章

确保采用Markdown格式，尤其是在第二份文档中，标题部分要加以加粗处理。

ChatGPT 写作

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