文章列表-AI魔法学院

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Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

其设计目标是使开发者能够以更直观和自然的方式与代码库进行互动，减少繁琐的文档查找和编码任务，从而加速软件开发过程。

prompt

大模型天才杨植麟，被朱啸虎“咬”了一口

前述报道称，此次仲裁申请可能缘起于，在尚未拿到来自循环智能的前述五位投资机构同意豁免书之前，杨植麟和张宇韬等人就已启动融资并创立月之暗面，并对循环智能在月之暗面所占的股比不满，双方冲突主要发生在2023

杨植麟大模型

金融行业中 Fintech 的应用场景

所以也需要跟这些商家来进行合作，这是银行的一些业务线。

Fintech 金融

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

翻译：现在我们有一个 reference-only预处理，它不需要任何控制模型即可实现直接使用一张图片作为参考来引导扩散。

文生图

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

BPE 不是按照中文字词为最小单位，而是按照 unicode 编码作为最小粒度。

大模型训练

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

在这不久之后，OpenAI和吴恩达合作开发了一套针对ChatGPT提示工程的最佳实践课程，课程名为《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》。

ChatGPT 大模型

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

如果他/她有足够的时间和投资能力，则建议他/她利用现在的时间与投资机会进行理财活动。

LLaMA

领域大模型-训练Trick&落地思考

六、领域评测集时必要内容，建议有两份，一份选择题形式自动评测、一份开放形式人工评测。

垂直训练大模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强生成

cursor+coze智能体，一行代码没写，我撸了个小程序

我们首先要安装cursor软件，安装和注册地址基本上按照官方操作即可。

cursor+coze 智能体

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

作为一站式的通用场景知识服务助手，ChatBot+搜索应该是无法割裂的。

大模型产品

LLM微调经验&认知

但这并不意味着指令微调除了教模型”更好地说话“以外没有其他作用，事实上在这个阶段模型也能学到一定的知识。

LLM 大模型

AI拆解:《AI猫咪小红书账号3个月变现10W+》

起初，这位博主专注于分享迈克尔·杰克逊（MJ）的作品。

文生图 AI拆解

WSL2安装（详细过程）

enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart 如果只安装WSL1,那么现在可以重新启动计算机

虚拟化 docker

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