文章列表-AI魔法学院

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大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

PEFT方法仅微调少量（额外的）模型参数，显著降低了计算和存储成本，因为对大规模PLM进行完整微调的代价过高。

大模型

13.5K Star ! Fish Speech Windows本地搭建，能否达到官方的级别？强烈推荐

零样本 & 小样本 TTS：输入 10 到 30 秒的声音样本即可生成高质量的 TTS 输出。

Fish Speech 本地搭建

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

卫生保健如今，人工智能在医疗保健领域的主要作用是帮助完成管理任务。

AI智能体

AI写作：爆款选题公式+Prompt指令，手把手教你写赚钱的公众号流量主文章

零三选题公式在以前发表的文章中，《月入3万的爆款选题实操：批量生成10W+阅读量的选题，AI爆文写作原来这样简单！》

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3.5k star！一款万能的 SQL 分析工具，厉害了！

而现实生活中，我们经常会遇到各种各样的本地文件，比如Excel、JSON、CSV等。

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语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

结合ChatGPT的底层技术逻辑，有媒体曾列出了中短期内ChatGPT的潜在产业化方向：归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作。

开源模型

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

关于这种疾病的谱系图，以下哪种说法可能是正确的？

中文训练大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

官方一点地讲：RAG模型的核心思想就是将传统的语言生成模型（如GPT系列）与一个检索系统相结合，在处理一个输入时，RAG首先使用检索系统从一个大规模的文档集合中检索出相关的文本片段，然后将这些检索到的文本作为额外的上下文信息输入到生成模型中

LLM Agents

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

技术亮点 1、全非自回归架构：传统的文本到语音(TTS)系统多使用自回归模型，这种模型一次生成一个音频片段，处理速度较慢。

F5-TTS 音频克隆

RAG与Long-Context之争—没必要争

RAG的本质是通过用户问题从数据库/知识库中找到相关片段内容，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

聊天大模型的输出速度应该是多少？单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天？来自贾扬清最新的讨论~

而成年人的平均阅读速度在每分钟200-300个单词之间，不过不同的人差别很大，下图展示了一些研究结论：可以看到，根据相关的研究，高中生的阅读速度是每分钟300个单词左右，而成年人在每分钟

大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

图2：对语言模型知识蒸馏的简要分类。

大模型

终极福利：15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！！

01 文章标题生成 HEADLINES Prompt 1通用标题党生成器根据给定的主题或内容｛｛主题｝｝，请使用你的创造力和想象力

写文章

AutoGPT与LLM Agent解析

GPT 生成的内容去调用外部工具并获得相应结果，这个结果再作为输入可以由 GPT 去做进一步的理解和生成，循环往复。

大模型

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

提示模板是指生成提示的可重现方式。

大模型

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