文章列表-AI魔法学院

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没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

计算的基础是数，而自然语言是文字，因此很容易想到要做的第一步是让文字数字化，为行文方便，我们将这个过程叫做编码。

开源模型

国内法律类大模型介绍

：论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成，随后经过清洗、数据增强等来构造训练数据 * 算力：multiple

法律大模型

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

大模型通过海量数据和超高数量的参数，实现面向复杂问题的“预测”能力。

大模型

金融行业的开源AI大模型

该项目通过五层全栈框架提供综合的市场覆盖，包括数据源层、数据工程层、LLMs层、任务层和应用层，旨在解决金融数据的高时效性和低信噪比问题。

开源大模型

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

相比较而言，高级采样器会多一些调整参数，这些参数是我们今天要用到的。

开源模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

它们可以在互联网上自动收集数据，将收集到的数据返回到本地服务器，并对这些数据进行一些处理。

爬虫 python

CodeFuse开源编程大模型-您的开源编程助手

同时，CodeFuse项目开源了两个数据集，CodeExercise-Python-27k和Evol-instruction-66k。

大模型 AI编程

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（三）：Refiner 细化流程

但是对于 refiner 模型连接的采样器来说，他的开始步数就要和 base 模型的结束步数相对应（比如：总步数 60 步，base 模型的结束步数是 50，那 refiner 模型的开始步数就是 50

comfyui 文生图

阿里Qwen3系列模型惊艳亮相

这里的235B和30B分别是总参数量，22B和3B分别是激活参数量。

阿里 Qwen3 大模型

使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

相比较而言，高级采样器会多一些调整参数，这些参数是我们今天要用到的。

文生图 ComfyUI

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

相比之前的ChatQA 1.0版本，其训练方法和数据集都进行了优化，尤其增强了对表格数据和算术计算的理解能力。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

的进行排列，折线图形式（附件数据来源：google-government-removal-requests.csv）数据分析功能目前仅GPT4和GLM4支持。

GPT-4 大模型

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

为了探索使用ImageNet数据进行预训练是否是不可避免的，ViTPose探索了能否只使用姿态估计数据（MS COCO和AI Challenger数据）进行预训练。

ViTPose+Transformer 身体姿态

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

还不过瘾，aiXcoder团队还提出了一个更大的测评代码生成补全数据集（16000多条来自真实开发场景的数据），做了进一步测评，效果更明显。

aiXcoder-7B 大模型

分享一个结构化AI提示词模版

写作模板情境(S): 需要创作[文章类型] 目的(P): [写作目标] 受众(A): [目标读者群体] 要求(R): - 字数限制: [具体字数

提示词模板

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