文章列表-AI魔法学院

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麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

假设你正在使用一款智能手机应用，如地图导航应用。

用户工作

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

最近Andrej Karpathy这位OpenAI联合创始人在一个开发者活动上发表简短讲话，谈论了自己和OpenAI内部对AI Agents （人工智能代理人）的看法。

Agent

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：文生图

文生图是Stable Diffusion的核心功能，它的核心能力就是根据提示词生成相应的图片。

文生图 Stable Diffusion

保姆级教程：Coze 打工你躺平

还可搭配飞书真正实现「AI 打工你躺平」顺着这个，让我讲讲让 Coze 打工养你务求「中学生能看懂」

Coze 教程

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

飞轮效应： “考虑飞轮效应来分析[我的商业决策]，确定这个决策如何能够创造更多动力，并使每一步努力都能够建立在前一步的基础上，实现持续增长。”

prompt

用AI为古诗词生成插画

有朋友问，能用AI为古诗词生成插画吗？

Stable Diffusion 文生图提示词

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

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。

大模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

它不仅提供了各种功能组件，还为每一层的抽象都提供了多种实现方式。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 抽卡必备神器！Agent Scheduler

相信大家在玩 Stable Diffusion 的时候一直有一个痛点，每次出图抽卡时都只能等待上一次抽卡结束，才能继续下一次抽卡；特别是当我们想抽大量的卡来测试不同的模型，不同的参数的效果时，那么是非常奔溃的

Agent Scheduler Stable Diffusion

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

如果你想用手机或者电脑访问自己的服务器进行stable diffusion（以下简称sd）跑图，学会使用sd的api是必须的技能上个月做了安卓和苹果手机用远端sd进行跑图的几个demo，整体流程很简单

文生图 api

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

很多情况下，用户初始的意图是模糊的，应用必须有能力“追问”或“应对追问”，引导用户找到目标答案。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发和维护。

SD 画图

基于Ollama本地部署Llama3指南！

扎克伯格的Meta又开源了Llama3 8B和70B的预训练（pretrained）和指令微调（instruction-tuned）两个版本，还有个更大的400B参数预计在今年夏天发布，这个400B可能是第一个

LLama3 ollama

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

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