文章列表-AI魔法学院

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Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

注意力/强调:提示中的“+”会增加模型的注意力加权提示：在提示中使用特定单词的权重来更改其重要性，例如e.g.

Stable Diffusion 插件安装

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

模型，不过他们的中文模型需要12月份才出来； · 我们还优化了其他一些过程：比如prompt模板、关键词摘要

RAG 检索增强

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

在这种情况下，问题信息通常会在文件开头出现，然后用代词来指代。

大模型 RAG检索增强

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

使用与LLama相同的分词器。

OpenELM 大模型

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

而在企业内部员工的培训上，大语言模型相关的内容也正在成为刚需，尤其是员工日常使用大语言模型过程中的prompt（提示词）技巧。

大模型

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

这种方法可以应用在各种学习场景中，如学习新的词汇、概念、公式等。

教育 AI 学习

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

MCP的出现标志着AI技术发展的一个重要里程碑，它不仅简化了AI应用的开发过程，还为AI生态系统的繁荣创造了条件。

MCP 大模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

Masked Language Modeling：模型经过训练以预测句子中缺失或屏蔽的单词，学习上下文关系并捕获语言模式。

大模型训练

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

数据应该被适当地清洗和预处理，比如文本的分词、图像的归一化等。

大模型从零开始

生成式AI与大语言模型的区别

其秘密：理解单词之间的上下文和关系。

生成式AI 大语言模型区别

投资人逃离大模型

这条大模型赛道每天都有优秀的企业在萌芽，也每天都有企业在败退边缘求生。

大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

这个流程依然无法描述RAG的复杂性 RAG涉及的内容其实广泛，包括Embedding、分词分块、检索召回（相似度匹配）、chat系统、ReAct和Prompt优化等

RAG 大模型

阿里通义实验室薄列峰：从兵马俑跳“科目三”到照片唱歌，四大框架让AI生成的人物活起来丨GenAICon 2024

如果说我需要做一些世界模型，类似我需要一些具身智能，当然这也是大家提出的一些新名词，具身智能是在仿照我们生物智能。

通义文生视频

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

检索的粒度可以从最小的词元（Token）扩展到词组、句子、段落，甚至是结构化的实体和知识图谱。

知识库 RAG检索增强

一位芯片投资人的十年复盘：谁是中国的英伟达｜AI光年

芯片供应商为了保证芯片产能就要去晶圆厂锁晶圆然后晶圆厂又设定了非常苛刻的条件，结果就是overbook非常严重，手机厂商一颗芯片料号真实需求1000万颗，最后可能供应商总共备货了1500万颗，多的500

AI光年芯片投资

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