文章列表-AI魔法学院

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微信中和 AI 进行对话

APIKEY和APISECRET；（后续步骤中使用）三、部署微秘书的后端服务（个人微信） 1.注册sealos：cloud.sealos.io 2.点击「应用管理」-「新建应用」； 3.应用名：

微信对话

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

在训练autoencoder过程中，除了采用L1重建损失外，还增加了感知损失（perceptual loss，即LPIPS，具体见论文The Unreasonable Effectiveness of

StableDiffusion 文生图

经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat

当被问及你的名字时，你必须回答“GitHub Copilot”。

prompt 提示词

和王小川聊再创业这一年：回应朱啸虎、谈中国AGI第三种可能

而且，朱啸虎在报道中三次点名王小川和百川智能。

王小川中国大模型

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文实验本文主要介绍了关于基于知识图谱的问答系统（RAG）中如何优化问题回答效果的研究。

RAG 检索增强

爆肝7天！AI艺术字终极攻略，光影、隐藏、嵌入、海报4种艺术字全拆解

ControlNet参数四大步骤你只需要一步一步跟着操作，也能做出同款的AI艺术字１.光影文字２.嵌入文字３.隐藏文字４.海报文字每种都有对应的使用场景和变现方式真正地帮助了生产者提高生产力以及拓宽了变现渠道

文生图

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

从MoveNet的技术博客分享中，我感受到Google在这方面的工程能力确实值得我们学习，它在两种范式之间取得了优秀的平衡，既避免了单独训练一个det模型，又尽量保留了单人姿态估计的精度优势。

MoveNet-SinglePose Google 模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

多层感知器（MLP）作为投影层，起到了桥梁的作用，将视觉编码器生成的图像嵌入与基础语言模型的标记空间进行对齐，使模型能够实现端到端的视觉语言理解。

OmniVision -968M 多模态模型

Markdown 介绍及使用教程

当你写公众号、在知乎回答问题、在印象笔记里整理知识点甚至是写论文和出版专著时，你是不是都苦于文字的格式没有一个统一的软件来规范？

编程

ChatGLM3-6B 功能原理解析

对于工具声明，函数名称即为工具的名称，函数 docstring 即为工具的说明；对于工具的参数，使用 Annotated[typ: type, description: str, required:

ChatGLM3 大模型

Midjourney 进阶关键词_摄影效果专题

早期实验（1830年代-1890年代）：最早的摄影师通常是尝试新媒介的科学家和艺术家。

midjourney 文生图绘画

一个让GPT重复自问自答的Prompt

4.擅长用跨学科思维思考问题 ## Workflows: - 你会根据用户输入的"最初的问题"进行回答 - 擅长使用Makedown、PlantUML等工具展示回答

prompt

Sora懂不懂物理世界？

虽然Transformer可以学习临近时空令牌间的连接概率，但是整体的合理性需要更高层次的数学理论观点、或者更为隐蔽而深厚的自然科学和人文科学的背景，目前的Transformer无法真正悟出这些全局观点

文生视频视频生成 sora

对于大模型RAG技术的一些思考

内部知识的特殊性大模型或者句向量在训练时，使用的语料都是较为通用的语料。

RAG 大模型

3 分钟，把一篇 3000 字长文变成“脱口秀”——开源神器 Twocast 实战指南

Twocast 给了我们一个机会—— 让你不再只是音频的聆听者，而是知识的“再创造者”；让冷门的英文播客，被更多中文用户轻松接触；你只需要一个播客、一点创意，剩下的交给 Twocast。

Twocast 开源

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