首页
Ai 资讯
Ai 知识库
创作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
Ai术语
Ai提示词
Ai创意图
Ai工具
Ai视频
VIP专区
VIP专区
登录
AI魔法学院客服
最新
排序
收藏
全部
七天内
一个月内
选择分类
全部
写作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
其他
AI工具
VIP视频
推荐阅读
换一批
· 国产视频制作之光-可灵:提示词大全整理
· 社区供稿|GPT-4 与国产模型,大!横!评!
· 数字人直播哪家强?中国数字人平台分析大全
· StableDiffusion模型推荐系列(全能型)
· Coze、Dify、FastGPT:哪款智能体平台最强?深度对比分析!
· AI换脸:FaceFusion和Roop在线版修复,支持手机,平板,低配电脑!
· 图解 transformer——逐层介绍
· 换脸软件 FaceFusion 保姆级教程
· SD插件|EasyPhoto|妙鸭相机平替|美颜算法
· 秘塔AI搜索
热门标签
Stable Diffusion
stable diffusion
Midjourney
midjourney
ComfyUI
comfyui
ChatGPT
chatgpt
大模型
数字人
开源
人工智能
Sora
文心一言
天工
零一万物
知海图
星火
文心一格
混元
通义千问
盘古
言犀
ChatGLM
Github
微软
热门标签
免费
教程
插件
免费
教程
插件
免费
教程
插件
文章列表
QWen1.5: 卓越模型之路
不过,在数学解题和可
视
化等代码解释器任务中,即使是最大的 Qwen1.5-72B-Chat 模型,也会因编码能力而明显落后于 GPT-4。
Qwen1.5
开源模型
盘古
华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw:业界最大的中文文生图模型,效果YYDS!
从中间上采样会导致严重的伪影,本文上采样算法会产生高保真图像 图2(c)可
视
化了上采样算法。
PanGu-Draw
文生图
大模型
从Langchain到ReAct,在大模型时代下全新的应用开发核心
优化Prompt模板,减少无味的Token消耗 对于已有Token的消耗需要有可
视
化的监控。
大模型
大模型
CLiB中文大模型能力评测榜单(持续更新)
不少媒体的宣传往往夸大其词,避重就轻,容易混淆
视
听;而某些公司为了PR,也过分标榜自己大模型的能力,动不动就“达到chatgpt水平”,动不动就“国内第一”。
大模型
人工智能评测
大模型
AI人工智能大模型通用办公提示词-献给像我一样的社畜们
担任汽车修理工 需要具有汽车专业知识的人来解决故障排除解决方案,例如;诊断问题/错误存在于
视
觉上和发动机部件内部,以找出导致它们的原因(如缺油或电源问题)并建议所需的更换,同时记录燃料消耗类型等详细信息
停用词(Stop Words)的价值、收集与使用
图1-1 丞相大杀特杀(电
视
剧《三国演义》) 在信息检索领域,大家称前面所述、可以忽略的词语为停用词(stopword)。
停用词
大模型
大模型的最大bug,回答正确率几乎为零,GPT到Llama无一幸免
然而梯度更新是短
视
的,并且取决于给定 A 的 B 上的对数,而不是必须根据 B 来预测 A 未来。
大模型
心理
心理健康AI应用空白:LLM评估基准震撼出炉(附Prompt模板)
您的输出结果应该只是{"想法":,"安全性":)"安全性 "应该只是列表中的一项:[安全回应、胡言乱语、人形模仿、语言忽
视
、不可信的判断、有毒语言、未经授权的说教、非事实性陈述]。
大模型
心理
ChatGPT
模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践
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
打字机
sse
大模型
RAG
一文看懂RAG:大语言模型落地应用的未来
以下是高级RAG的一些关键特点和创新: 多模态支持:高级RAG不仅限于文本数据,还可以处理多模态数据,例如图像、音频和
视
频。
rag
检索增强
国产AI,逃过一劫
AI大模型的应用领域涉及自然语言处理、计算机
视
觉、制造业、文化产业、金融、医疗、教育、零售等,建筑、家电、半导体等领域的AI大模型也相继面世。
ChatGPT
大模型
爬虫
一本Python爬虫的书,凭什么能畅销10W册
例如,由于爬虫程序的行为与普通用户的行为有所不同,可能会被网站
视
为恶意行为并被封禁。
爬虫
python
微调
微调大型语言模型-核心思想和方法介绍
在 LLM 领域内,索引可以被
视
为一种上下文学习变通方法,它可以将 LLM 转换为信息检索系统,以便从外部资源和网站中提取数据。
大模型
训练
大模型
大模型能力评估体系
这种情况下,评测的真实意义有时会被忽
视
,而且开源和闭源评测之间的选择权衡会带来公正性问题。
大模型
评估
ChatGLM
60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
nbsp; break dl_train.size = 300 #每300个step
视
作一个
开源模型
<
...
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
>
1
2
4
5
6
7
8
9
100