文章列表-AI魔法学院

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图解 transformer——逐层介绍

其工作方式与自注意力层类似，只是其输入来源有两处：位于其前的自注意力层及解码器堆栈的输出。

Transformer 大模型图解

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

通过识别Markdown语法(例如，标题、列表和代码块)，您可以根据其结构和层次结构智能地划分内容，从而生成语义更连贯的块。

RAG 大模型

LLM微调经验&认知

GLM2改动还是挺多的，仔细看了一下源码，受益匪浅。

LLM 大模型

今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词

当使用 JSON 而不是此语法时，会返回“源代码中无效的函数调用”错误。

prompt 提示词

震惊！OpenAI发布Meta-Prompt，未来不再需要提示词。

这种增长可能源于...

Meta-Prompt 提示词

Stablediffusion3论文下载-确定了Stablediffusion3与Sora的架构是一致的

我们将稳定扩散 3 的输出图像与其他各种开放模型（包括 SDXL、SDXL Turbo、Stable Cascade、Playground v2.5 和 Pixart-α）以及封闭源代码系统（如 DALL-E

SD 论文

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

30条 SEO Prompt

rules to 301-redirect {source URL} to {destination URL} 生成.htaccess重写规则提示：生成.htaccess重写规则将301重定向{源URL

SEO 提示词

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

这有助于 GPT 了解不同来源之间的差异，甚至返回占位符（例如 Content1），您稍后可以str.replace()通过链接返回占位符。

大模型

一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

经过这一年的发展，越来越多能落地的实用工具被创造出来，这也正是stable diffusion开源的魅力。

妙鸭文生图

中学生也能看懂的Sora视频生成原理解读

通过这种方法，Sora能够在保留原始视觉信息丰富性的同时，将不同来源和风格的视觉数据统一成一种可操作的内部表示形式。

视频生成 sora

全新换脸工具ReActor，比roop更强！

「Swap in source image」代表在源图像中进行替换，相当于替换存在的图片中的脸部，可以在图生图中使用。

ReActor SD 文生图

淘宝模特全体注意！阿里AnyDoor AI换装神器出来了，年度最强AIGC重制绘图工具，重塑电商模特产业

最重要的是，这个工具完全开源，直接在网上就可以下载到电脑上搞活，在文章的末尾，我贴心地提供了一键解压安装包，看完了自取即可。

AnyDoor 换装文生图

中学生能看懂：Sora 原理解读

通过这种方法，Sora能够在保留原始视觉信息丰富性的同时，将不同来源和风格的视觉数据统一成一种可操作的内部表示形式。

Sora 原理

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

t shirt design 39 by dalle 3 示例：宽幅矢量设计印在黑色 T 恤上，展示了一只睿智的猫头鹰，细节上有指甲花图案，冷暖色调和谐交融，唤起人们对传统和艺术的感知。

DALL-E T恤设计

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