文章列表-AI魔法学院

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OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

边缘设备，如智能手机、物联网设备等，对智能处理视觉和文本信息的需求也在急剧增长。

OmniVision -968M 多模态模型

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

一个是当你谈论创造力时，并没有一个正确性是什么的规定。

生成式人工智能经济学

简单提升RAG的10种方法

实际实践过程中，提升RAG的效果有许多的方向，这篇文章将常用的思路进行讨论，希望对RAG系统的优化和使用提供一些帮助。

RAG 大模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

本文不对ReAct和CoT的对比做分析。

大模型

深度解读｜做出海必看的一份产品报告

Sense 思考我们尝试基于文章内容，提出更多发散性的推演和深思，欢迎交流。

工作

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

{\sqrt{d α｝｝ ,\frac{L}{\sqrt{d α｝｝] $$ 其中，α为可调节参数，L为输入⻓度，d为Embedding层的维度，具体如下： $$热点文档

NEFTune 大语言模型

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

收购后我们获得了大量的金融文档数据,简直是梦想成真。

suno 音乐

AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程

AI 换脸就是采用生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）的人工智能算法，第一次接触是冯·诺依曼研究的博弈论，在这里不再深入探究，大家有兴趣可以去了解

Deepfacelab 换脸

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

研究MCP服务具有重要的理论和实践意义： 1.

MCP 大模型

2024年傅盛开年AI大课演讲内容PPT

除了以上三点，他还重点讨论了AI大模型未来的走向。

猎豹 AI 演讲

智能时代的变革者：定制化GPTs重塑未来的五大预言

图片由DALL·E 3根据本文内容生成。

GPTs 智能

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

然而，无论模型的规模如何增长，它们仍受限于训练数据的质量和范围。

RAG 检索增强

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

无论是独自寻找寂静、还是与朋友倾诉心声，都能满足你的想象。

prompt 提示词 FlowGPT

Ollama还是vLLM？深度解析四大顶级LLM服务框架：性能、特性与技术选型指南

本文将深入探讨这四个杰出开源框架的工作原理、核心创新、性能优化策略、突出特性以及各自的最佳应用场景，帮助开发者选择最适合其项目需求的工具。

LLM 服务框架

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

这些数据集通常包含几万个指令对，文件大小约为40MB左右的json格式文件。

大模型

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