文章列表-AI魔法学院

文章列表

人工智能对话prompt：用聪明的方式解决各种难题

他的主要作用是让我们「以旧学新」，快速理解一些陌生领域的知识。

chatgpt 提示词 prompt

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

用过GPT Plus账号的朋友都知道，在前段时间，有个自带的功能叫“Code Interpreter”，后面改名叫“Data Analysis ”，现在整到一个里面去了。

prompt 提示词

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

以上简单介绍了向量数据库milvus 和使用，详细可以参考官方文档https://milvus.io/docs milvus 不仅仅支持以上以上csv文本的搜索以下搜索方式图片检索系统

向量数据库

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

通过这种方法，团队成员能直观地理解产品的最终呈现效果，方便地讨论问题并形成共识，从而保证最终交付的产品体验与预期保持一致。

AIGC 工作流

什么是GPTs！如何创建自己的第一个GPTs？

知识库：可以上传自己的知识库，那么GPT在回答的时候会进行一个相关性的搜索。

大模型应用 chatgpt

在飞速发展的时代管理AI风险

仅仅四年后，深度学习系统就可以编写软件，根据需求生成逼真的场景，就知识主题提供建议，并结合语言和图像处理指导机器人。

人工智能伦理

大模型实践总结

大模型算法：下图详细展示了AI大模型的发展历程：可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。

大模型训练

独家！黄太吉创始人再创业：首次披露惨败内幕

这边强调行，这边强调知，有没有特别知行合一呢？

黄太吉创业

大模型训练为什么用A100不用4090

2017 年我还自己挖过矿，知道什么显卡最划算。

大模型

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

正是凭借自然语言处理与编码专业知识的深度整合，Code Llama 才得以提供符合开发者意图的可行建议。

开源模型

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

一、企业数字化转型的挑战数字化转型对技术提出的三点挑战来源于行业领域所提出的三点要求：一是复杂网络环境要求保持业务连续性；二是高清媒体编解码、图形设计等要求低时延和高性能计算；三是多样化的外设与接口标准要求更高的外设兼容性

大模型用户

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

众所周知，长文本建模能力是很多场景能够应用落地的前提条件。

Baichuan2 百川开源

AI的百亿套壳：做船不做柱子

四是各种Midjourney的变形体，都是基于 diffusion 做文生图，面向专业用户的MJ，社区化的MJ，二次元的MJ，擦边的MJ，GPT4o原生图片能力出来后，又把上限抬高了。

AI 创业

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

130 亿参数模型（使用方法，训练和测试数据也已经在 GitHub 上给出）； · 所涉及问询场景的定义文件； · 每个场景手工构建的参考评估准则； · 能够自动识别用户问询所属场景的分类器等

Auto-J 大模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

Augmented Generation (RAG 检索增强生成) · · 微调 · · 从头开始训练基础模型(FM) · 本文将试图根据一些常见的可量化指标

生成式AI

<...59 60 61 626364 65 66 67 68 ...>

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