文章列表-AI魔法学院

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微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

但随后，研究者们指出当前大模型研究领域存在一个关键问题：很多研究未能正确地对现有 LLM 的能力进行基准测试。

过拟合小模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

通过这两种任务，BERT能够学习到上下文感知的词嵌入和句子级别的语义表示。

Bert-vits 语音

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

NEFTune导致在对话任务的性能上出现了显著的⻜跃，同时保持了对事实性问题回答基线的性能。

NEFTune 大语言模型

用ComfyUI整了一套照片转Q版手办的工作流

在收集了一波好的功能和工作流之后就开始搞起来了。

comfyui 文生图

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

RAG优化分为两个方向：RAG基础功能优化、RAG架构优化。

RAG 检索增强

阿里的AI一键换衣（AnyDoor）工具来了

正面的应用，是电商行业，用塑料模特的照片，换成真人，而衣服能够保持自然；负面的应用，是把正常人的衣服换成暴露的情况。

AnyDoor 换装文生图

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

昨天没有发文章，因为看到 SDXL 的 Canny Contronet 发布了，但是它只能在 ComfyUI 中使用。

大模型

谈Agent构建平台的设计

这可以参考“智猪博弈”的标准答案，只不过这里大小比的不是不同团队当前的力量，而是不同生态位的长期平均力量。

Agent 构建

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

我见过太多直接就把小说、把几十篇乱七八糟的文章往里面灌的，也太高看现在LLM的能力了，那里面的数据都乱成一团，一堆乱七八糟的口语化的甚至是无效信息，能准吗？

GPT

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

“知了”在功能上突出“知识管理”，使用中力求“轻量化”。

大模型

开发语音产品时设计唤醒词和命令词的技巧

符合用户的语言习惯，尽量采用常用说法，内容具体直接； 4.

语音产品唤醒词命令词

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

ChatGLM-6B下载地址： https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 官方Blog地址： https://chatglm.cn/blog 智普AI官网地址

提示词 prompt chatgpt

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

目前的提示方式依赖于 LLM 的能力，并不能完全保证 LLM 不会泄露。

GPTs 大模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

借助现有AI的能力，可以加速实现。

embedding 大数据分类

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

2）从基础应用开始从基础应用构建GPTs时，选择一些特定的基础应用，这种方法不仅能使模型专注于提供一致性输出，还能使你更轻松的完成，收获一些成就感。

GPTs Agent

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