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快手版Sora「可灵」开放测试：生成超120s视频，更懂物理，复杂运动也能精准建模

Transformer的处理能力和生成能力更强大，扩展能力更强、收敛效率更好，解决了U-Net在处理复杂任务时冗余过大、感受野和定位精度不可兼得的局限。

可灵快手文生视频

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

思路收一下，之前的文章记录里面我们也提到过如何通过 RAY 框架优化多 PDF 文件解析、embedding 的思路，其实整个大模型应用落地的三步曲： 1.

大模型 LangChain RAG

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

由于并非每个开发团队都有资源或专业知识来训练和维护 Machine Learning 模型，也不了解如何在规模、性能和速度之间进行权衡，因此 Elasticsearch Relevance Engine

大模型 AI编程

国内首个！最火的MoE大模型APP来了，免费下载，人人可玩

在灵活性方面，稀疏化模型使得天工2.0能够在不增加计算量的前提下显著扩展模型规模，在同等计算资源下获得更强性能。

MoE大模型 APPa

巧用这13个原则！创作ChatGPT提示词Prompt时效率提高10倍！

2 - 大化小，以此解决原则！

prompt 提示词

国产AI，逃过一劫

图源：即刻王慧文无疑是兴奋的，而此时距离ChatGPT问世仅仅过去两个半月。

ChatGPT 大模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

这主要归因于 Python 简洁明了的语法以及丰富的库资源，使得开发网络爬虫工具和脚本变得相对简便。

爬虫 python

通往 AGI 之路：走进大语言模型

ChatGPT 的核心是基于 GPT 的自然语言处理模型，这里我们只需要了解，GPT 的结构主要有多个解码器构成，通过对输入文本进行解码就可以进行生成个性化的输出。

AGI ChatGPT 大语言模型

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词)

借助于 Transformer 模型优秀的自然语言能力，它可以精准地理解你的设计需求，并近乎如实地反映在画面上。

DALL-E 提示词文生图

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

但是，本质上都还是语言模型，如上图右边的流程图所示，输入基本上为网络上的自由文本，模型基本上都是 Transformer 结构，优化的目标基本上都是 MLM（掩码语言模型）。

大模型

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

这条“从预测序列到理解其背后深层机制”的路径，并非物理学所独有。

Transformer 大模型

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

关键技术：自注意力机制和多头注意力机制处理数据：适合处理长序列数据应用场景：自然语言处理、机器翻译、文本生成等 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它的基本结构是由多个编码器和解码器组成的

大模型学习

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

提取得到的特征会作为解码器的输入来得到最终的关键点预测。

ViTPose+Transformer 身体姿态

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

这是一个比较复杂的工作流，一个典型的任务执行过程如下：在阅读原文的过程中，我发现HuggingGPT的Prompt设计也是相当“硬核”的：虽然是自然语言的表达，但是其间充满精巧的工程设计心思

提示词 prompt

prompt提示工程最佳实践课程笔记分享

例如，如果你要求模型对学生的解答进行评分，你可以按以下步骤提示模型： · 第 1 步：先解答问题，得出你自己的解决方案 · 第 2 步：把你的解决方案与学生的方案进行比较 ·&

prompt 提示词

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