文章列表-AI魔法学院

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Prompt：我常用的对话技巧

对于昨天的文章，我想生成一张图片，我会这样问 GPT Text:"""这篇本来是想写“链式思考（CoT）”的，但是最新的几个主流模型已经在简单的推理上自动应用了 CoT，如下：Moran：我去水果摊买了

prompt 大模型

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

没有考虑查询意图和场景相似的查询在不同意图和场景下，需要不同的检索策略。

大语言模型 RAG检索增强

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

丰富的召回模式用户可以自由选择所需的召回模式： N 选 1 召回：先根据用户输入的意图选择合适的知识库，然后从知识库检索所需的文档，适用于知识库彼此隔离，不需要互相联合查询的场景

Dify 大模型知识库

最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

你只需要点击系统托盘，找到Ollama的图标，然后右键点击，在弹出的菜单中点选“重启更新”即可。

Qwen3 开源模型

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都可以两两互译，所以咱们能用NLLB把阿斯图里亚语、卢甘达语、乌尔都语等地球上的小众语言直接译成中文了。

翻译大模型

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

例如，机器学习算法可以通过大量的图像数据学习到图像的特征，并在新的图像中识别出相应的物体；也可以通过大量的自然语言数据学习到语言的规律，从而生成自然语言文本。

prompt

一个专业级 AI 聊天浏览器，开源了！

其消息发送过程，可通过以下流程图表示：该浏览器支持 Mac、Linux、Windows 等主流操作系统，现阶段对 Mac（ARM64 架构）系统兼容性最好，项目在 GitHub 仍在持续更新，Linux

开源大模型聊天

吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流

以下图表展示了我们的一些发现。

智能体大语言模型

WSL2安装（详细过程）

运行直接集成到Windows桌面的 GNU/Linux 图形应用程序将GPU加速用于机器学习、数据科学场景等安装WSL2步骤 1.为Linux启用子系统检查windows功能是否开启了适用于

虚拟化 docker

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

如图：接着我们做一个多任务分配，既然是桃园三结义，就让他们发表一下誓词，提示词是这样的： 1.

多任务模式分配传递

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

Flamingo 是一个多模态（文本 / 图像）模型。

Transformer

clone-voice：一键克隆声音，开源AI技术让声音创作更便捷、更个性化

Mel-spectrogram是一种能够有效捕捉音频信号频谱特征的工具，它将音频信号转换为一种更适合机器学习模型处理的图像形式，成为许多语音合成模型的标准输入形式，有助于模型更好地理解和学习声音的特征。

clone-voice 声音克隆

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

他们发现，尽管人们试图使用Bark生成音乐，但这并不是训练该模型的初衷。

suno 音乐

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

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

- 对于 Figure 和 Table，翻译的同时保留原有格式，例如：“Figure 1: ”翻译为“图 1: ”，“Table 1: ”翻译为：“表 1: ”。

KimiChat 写作

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