文章列表-AI魔法学院

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prompt中的分隔符号的正确使用方法

它们帮助AI模型解析和理解我们的查询，确保我们得到的响应是精确和相关的。

prompt 分隔符

向量数据库不是一个单独的数据库分类

现有的数据库产品提供向量搜索是合理的选择，这样就不需要将数据库移动到专门的向量数据库。

大模型向量数据库

如何免费打造自己的数字人主播：StableDiffusion插件SadTalker打造本地数字人主播

还有一种方法，可以直接使用国内代理的方式一键安装sadTalker： https://ghproxy.com/https://github.com/OpenTalker/SadTalker.git

数字人

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

我这里直接下载 ExifCleaner-3.6.0.exe 这个Windows免安装版本，启动后界面如图所示：把需要抹除信息的图片拖进去就好了，处理完毕后显示信息如下图所示：然后我们再次通过

文生图 Stable Diffusion

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

示例是prompt的具体化，它们为GPT提供了更具体的参考例子，使其能更准确地理解用户的意图。

prompt 提示词

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。

ChatGLM2-6B

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

梳理商品品类的工作由人工完成的话，会很耗时费力。

embedding 大数据分类

保姆级教程：图解Transformer

篇幅有限，本文先讲解 Transformer 的基础原理，希望每个人都可以看懂。

人工智能

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

但是目前来看，A1111 还是比较适合运行 SD1.5 模型，对 SDXL 的支持仍然不理想，如果还要加上 ControlNet 的话，运行起来速度肯定奇慢无比，除非原作者能够专门针对 SDXL 进行底层代码优化

SDXL

Stable Diffusion

小白设计师福音：Stable Diffusion 16款插件测评，好用不？推荐吗？

帮助理解图像的内容、创建创意图像、分析图像数据。

SD 插件文生图

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

图二：关键在于，在 embedding 之前记录一下 chunks 的哈希值详细看一下 LangChain 是怎么帮忙开发人员化解这个问题的，首先如上图所示，我们需要一个对象来记录、管理文档 chunks

大模型

必读！RAG好用的3种Router

PolyRouter与Moe的区别 · MoE架构包含一组专家模型，这些模型被训练以专门处理不同的数据区域，同时还有一个门控网络模型，负责确定每个专家对最终预测的贡献 · LM路由方法可以视为MoE

RAG Router

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

它可以帮助用户快速、高效地获取微信公众号中的文章数据，并进行进一步的分析和处理。

微信爬虫

AI写作：如何用AI一键提炼文章要点，10倍提效（含提示词）

这样步骤分明的，用来处理文字的任务，AI最擅长啦。

AI写作提示词

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

这次发布的Gemma不仅仅只有2B 和 7B这两种规模，实际上是发布了Gemma系列（经过预训练的变体和指令优化的变体，大大小小50多种），Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、总结和推理。

ollama gemma qwen

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