文章列表-AI魔法学院

文章列表

将这些“阴谋诡计”喂给AI，使AI一天写一篇短篇小说

### 假兵真假：以迷离的局势迷惑敌人在战场上设置虚假的部队，或对本就存在的军队进行表面上的整修，使敌人无法辨识真伪。

AI 写作

大模型：泛化即智能，压缩即一切

为了下文行文方便，这里会将本篇文章想要表达的核心思想做一下定义。

大模型泛化

制作可爱的表情包

这些服饰展现了古代文化的风貌，给人一种古典美和优雅的感觉。

绘画表情包

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

举个简单的例子：想象一下将数字1不断地除以2。

数学微积分科学

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

指出了用户可能通过各种文件等形式来注入攻击的可能性完整版（已经更新到了第 5 版）：实际效果下面是我的测试截图，可以看到，无论我们使用怎样的方式让 GPTs 提供提示词，他都会识别出我们的意图

GPTs 大模型

大模型微调数据选择和构造技巧

主要的几个类别数据占据了90%的数据量，剩下的90%的类别只有10%的数据量。

大模型微调

在飞速发展的时代管理AI风险

论文题目：Managing AI Risks in an Era of Rapid Progress 论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.17688 01

人工智能伦理

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上下文学习和索引自 GPT-2（Radford 等人）和 GPT-3（Brown 等人）以来，我们已经看到在一般文本语料库上预训练的生成式大型语言模型（LLM）能够进行上下文学习，而这并不能如果我们想要执行

大模型训练

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

LMU | 多模态RAG系统论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21943 检索增强生成（RAG）主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。

大模型研究

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

与传统的关系数据库不同，Milvus 专门处理输入向量的查询，并能够索引规模达到万亿级别的向量。

开源模型

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

最近一直在忙着研究这些开源的大模型，写文的频率慢了点。

开源模型

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

希望能通过这篇文章让各位有能力简单判断自己的电脑大概能跑什么样的模型。

大语言模型运行

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

下面我们可以来继续一些别的操作了，主打一个提升画面质量。

stablediffusion prompt 提示词

从思维链(CoT)，到思维树(ToT)，再到思维图(GoT)：用LLMs解决复杂问题！

如果该任务描述表述适当，LLM将使用自回归标记的机制来生成文本来解决该任务。

大模型

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

这项技术的前提是，我们认为在任何语言的文本中，通常都会存在不必要的重复。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

<...73 74 75 767778 79 80 81 82 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1