文章列表-AI魔法学院

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语言大模型100K上下文窗口的秘诀

在Palm-2技术报告中，谷歌并没有透露具体上下文大小，但表示他们“显著增加了模型的上下文长度”。

大模型

如何构建基于大模型的App

1.2 让LLM 回答它无法知道的问题在老码农看来， LLM 体现出的涌现能力仍然是基于现有数据推理的潜在关系，真正的无中生有往往是幻觉的来源。

构建大模型App

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

· 新闻媒体监测：可以用于监测特定公众号的文章更新情况，及时获取相关新闻信息。

微信爬虫

造梦师手记：足控专属AI大模型，完美的少女

一方面，pony引入了新技术和提示词规则，方便创作者、模型使用者；另一方面，pony的细节过于完美，身体结构非常合理，在pony之前，几乎没有如此完美的模型... ...

pony 大模型文生图

GTC大会黄仁勋发言稿

这体现在生命科学、医疗保健、基因组学、交通、零售、物流、制造业、工业等行业的全方位代表。

黄仁勋 nvidia

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

Niki在我们的原始代码库和tensor2tensor中设计、实现、调优和评估了无数模型变体。

Transformer 大模型

大语言模型应用中的文本分块策略

嵌入整个段落或文档时，嵌入过程会考虑整体上下文以及文本中句子和短语之间的关系。

开源模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

具体操作 § 安装&启动服务通过 PyPI 安装 LangChain、Milvus 和 Xinference： pip&

开源模型

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

跨越鸿沟：“考虑到技术采用生命周期，[我的商业决策]如何帮助从早期采纳者跨越‘鸿沟’到早期多数群体？”

ChatGPT prompt

RAG从入门到精通-RAG简介

优点 RAG的优点主要体现在以下几个方面：可以利用大规模外部知识改进LLM的推理能力和事实性。

rag 大模型

10秒换脸，一张图片够了！SD Roop插件教程

GFPGAN算法差别不大，建议选择后者；放大算法差别不大，可选“无”或其它来观测生成效果；Upscalarscale很重要，区间为1-8，一般来说越大越接近要换的脸，但并非越大越好，需要根据生成结果来调整，个人体验

AI换脸

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲

首次运行会比较慢，因为spleeter会下载预训练模型，体积在1.73g左右，运行完毕后，会在输出目录生成分离后的音轨文件其中vocals.wav为五月天的清唱声音，而accompaniment.wav

音乐

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

如果你觉得这个对话速度还是有点慢，那么我们来体验一下Qwen最小的大模型。

Qwen1.5 大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

03 MiniCPM性能评估从评测数据中可以看出，MiniCPM3-4B 在多个评测集上的表现优越，尤其在整体性能和工具调用能力方面展现了明显的领先优势。

MiniCPM3-4B 大模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

相反，RAG 2.0系统从一开始就被定义为“一体”。

RAG 大语言模型

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