文章列表-AI魔法学院

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保姆级教程：图解Transformer

简单点说，就是文字->字向量的转换，这种转换是将文字转换为计算机认识的数学表示，用到的方法就是 Word2Vec，Word2Vec 的具体细节，对于初学者暂且不用了解，这个是可以直接使用的

人工智能

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

huggingface.co/pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0 最后再修改下

faster-whisper 语者识别 ASR

2023年人工智能行业总结（精简版）

Wav2Lip技术能修改视频的唇形，让口型与语音更协调。

人工智能行业总结

GPU 性能（数据表）快速参考

后面的数字位数越高，意味着精度越高，能够支持的运算复杂程度就越高，适配的应用场景也就越广； o FP32也叫做 float32，两种叫法是完全一样的，全称是Single-precision

GPU 算力

AI绘画：InstantID Win11本地安装记录！

我尽量详细，但是太基础的命令，我就不展开说了。

InstantID Win11 安装

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。

ChatGLM3 语音模型开源模型

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

; 融合会话式问答和表格推理能力:该模型不仅擅长处理开放域的对话式问答，在理解和推理包含表格数据的复杂问题上也有出色表现

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

LangChain Agent 原理解析

这两者的区别就是自定义 LLM Agent 使用了 LLM 来解析用户输入，判断使用何种工具，而自定义 Agent 则是直接自行判断工具的使用，这种方式只能用于简单的场景，而自定义 LLM Agent 可以用于更复杂的场景

大模型

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

Prompt 2 带一点修饰简要的总结以下内容： <请把待总结的内容放到这里> 输出的内容短了一些，但仍然比较长。

prompt 提示词

无需翻墙，可合法使用的8款国内AI大模型产品

据说是字节跳动自主研发，使用的是自己的云雀模型有默认的角色模型，对用户端比较友好 3、智谱AI（GLM大模型）主页网址：chatglm.cn 现在已经可以免费体验「智谱清言」基于智谱

生成式AI

来个优秀的开源人脸识别项目！

开源：InsightFace 是一个开源项目，允许用户在开源社区中自由使用、修改和分享。

人脸识别开源项目

提高工作效率的 10 个高级Prompt

[insert text] 重写和简化复杂的文本“用简单易懂的词重写下面的文字。

工作大模型 GPT prompt 提示词

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

而大语言模型自身对外接口又是极其简单的（prompt->结果），本身并不具备访问外部应用、数据、任务调度等能力，这就带来了一些集成上的复杂工程问题，包括：1.

大语言模型

AI自动生成视频全流程干货

然后我随便安装一个插件可以自动将Youtube Video生成脚本利用工具Quillbot帮你对内容进行重写，更多的功能可以自动探索，缺点是免费的重写功能有字数限制，你要多复制粘贴几次

AI 视频

使用思维链写Prompt

例如，面对复杂问题时，使用思维链写的Prompt，能让大型语言模型（如GPT-3或GPT-4）不仅提供答案，还能展示出达到这个答案的思维过程。

思维链 prompt

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