文章列表-AI魔法学院

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Cursor 0.50 版本：一场惊艳的编程体验升级之旅

例如，使用 Claude 3.5 Sonnet 进行一次交互只会消耗 1 个请求。

Cursor 0.50 大模型

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

动词的使用：在制定提示时使用特定的动词（如“解释”、“重新诠释”、“简化”等）可以更精确地指导AI的输出。

提示词写作

无限长的上下文，也干不掉的RAG

然而，尽管现有的语言模型能够处理长达数千个标记的输入，它们在实际使用中如何有效利用这些长上下文信息仍不明确。

RAG 大模型

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

虽然将逆转诅咒与逻辑演绎联系起来很有用，但它只是对整体情况的简化。

大模型

京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

北京市将把政府、企业和社会数据集合到这一平台上，建设新的开源AI工具，并将整合大学和大企业的计算能力，向各类AI研发机构开放，欢迎全球的人工智能研究人员参与使用。

大模型钛媒体

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

如图所示：任意上传一张脸部清晰的图片，点击启用。

AI换脸

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

这可以通过使用预训练的LLM作为起点，然后在特定任务或领域的标记数据集上训练它来完成。

大模型训练

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

这些智能体被隔离在一个类似于模拟人生的可交互的沙盒环境中，人类用户可以使用自然语言和智能体直接交互。

大模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

由于 GPT 使用的 Transformer 模型的自身特性，导致模型只能从固定长度的上下文中生成文本。

GPT

混合专家模型 (MoE) 详解

如果我们采用 Top-2 门控，模型会使用高达 14B 的参数。

MoE大模型

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

它们通常被认为已经过时并且不再广泛使用。

文生图

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、

ChatGLM2-6B

43个商业价值很高的prompt

使用GROW (目标，现状，选择，决心)的辅导模型，帮助我创建一个个人发展计划，以达到我的目标。"

prompt

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

重点概览本文将互换使用“上下文长度”、“上下文窗口”和“输入词元数量”，并用n来表示。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 喂饭教程来啦！价值上万的模特AI换装方法

二 Inpaint Anything 我们会引入一个新的插件 inpaint-anything 用来替代语义分割插件，在前面 ControlNet 中我们讲过语义分割&

Stable Diffusion 文生图

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