文章列表-AI魔法学院

文章列表

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

当然Slicer也有Python脚本工具，把多个音频放在指定的文件夹内，一个命令就可以自动完成切割。

so-vits-svc 音色转换教程

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

例如，撰写本文时，ChatGPT的数据更新至2023年4月。

RAG 大语言模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

而keyword LLM真的让我眼前一亮的，之前对关键词抽取的理解，一直是从文本中找到正确的词语，在传统检索中使用同义词等方法来提高检索效果。

垂直领域大模型开源模型汇总

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

当然Slicer也有Python脚本工具，把多个音频放在指定的文件夹内，一个命令就可以自动完成切割。

声音 sovits

6.2K Star！MIT出品的多语言语音合成神器，CPU实时推理吊打商业软件！

10种语言随便选，CPU就能实时合成，中英文混读丝滑得不像话。

MeloTTS 语音工具

金融领域Prompt工程方法浅析

大模型具有非常强的自然语言处理能力，可以完成诸如机器翻译、问答、文本生成等在内的多种复杂语言任务。

prompt 大模型

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

项目简介 F5-TTS是一款基于流匹配的全非自回归文本到语音转换系统。

F5-TTS 音频克隆

大模型实践总结

系列Alpaca是在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表，使用了120G中文通用纯文本数据进行二次预训练。

大模型训练

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

成对回复比较的排行榜结果评论生成任务的排行榜结果示例注：本节提供的示例已由原始英文文本翻译为中文下图例 1 为成对回复比较

Auto-J 大模型

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

原则一：清楚、明确的指令 1、使用分隔符标识重要文本如用''' *** ---等，例：请对如下文本进行摘要''' 文本内容 ''' 注意内容与提示词的冲突即，避免需要处理的内容包含某指令

prompt 大模型

大模型微调方法总结

但是随着预训练语言模型越来越大，这个范式存在以下问题： ● 当我们 finetune 大模型时，由于训练成本太高，不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法（论文发表于 2021 年）都或多或少有其它性能问题

开源模型

超实用的通用ChatGPT指令！

文案提示 1.

ChatGPT 提示词

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

本文旨在通过对国内几家主要厂商的语音识别技术与 Whisper 技术进行评测和对比，以期更全面地了解国内语音识别技术的现状与概况。

语音识别 Faster-Whisper

智能时代的变革者：定制化GPTs重塑未来的五大预言

深入这个话题，我们将一起探索知识经济的全面演变、工作本质的根本改变、数字鸿沟的加剧与解决、思维和决策过程的演变，以及文化和创意产业的大变革。

GPTs 智能

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

1）半结构化RAG（文本+表格）图6 半结构化RAG 此模式要同时处理文本与表格数据。

RAG 检索增强生成

<...61 62 63 646566 67 68 69 70 ...>

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