文章列表-AI魔法学院

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微软最强全自动数据可视化工具！现已开源

但当前版本有一个问题，其实也是当前各种开源的自动可视化工具都有的，就是生成的图表不支持中文字体，这是 python 的底层可视化包 matplotlib 导致的问题

大模型

20%杨幂+80%霉霉=？这款“人脸拼接”的AI应用还能这么玩

兼容预训练模型：InstantID作为一个插件，可以无缝集成到流行的预训练文本到图像扩散模型中，如SD1.5和SDXL，而不需要额外的微调。

InstantID 文生图

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

以下为本文目录，建议结合要点进行针对性阅读。

agent

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

比如使用PrivateLin建立基础模型和本地网络之间的私有连接，所有流量都不会暴露给互联网。

开源模型

对于大模型RAG技术的一些思考

pdf基本上也是这种情况。

RAG 大模型

大模型检索增强生成RAG的优化

（文本+表格）图6 半结构化RAG 此模式要同时处理文本与表格数据。

RAG 检索增强大模型

网易有道强力开源中英双语语音克隆

推理输入文本格式是： <speaker>|<style_prompt/emotion_prompt/content>|<phoneme>|<content>

语音开源

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

AI 社区对该模型进行了快速的逆向工程，并对特定版本进行了细致的调优，这不仅证明了模型的灵活性，也展现了开发过程中的协作精神。

开源模型 Mixtral 8x7B

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

RPA的基本情况很明确，这些机器人解放了员工，让他们专注于更多增值任务，并降低企业的总体成本。

RPA 自动化

一文搞懂贝叶斯定理有什么用

这两大学派最根本的观点在于看待世界的方式不同：频率学派认为世界是客观的，必须通过大量独立采样来获得统计均值，不能先给出一个主观的先验概率（假设）；贝叶斯学派则认为概率是一种信念度

贝叶斯定理

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）：首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络

Transformer 大模型

数据分析思路系列-如何建立指标体系

如果要分析一个业务，那我肯定得先知道它的收入/成本/单量/单价。

数据分析指标体系

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

Heun：欧拉的一个更准确但是较慢的版本，耗费时间接近Euler的2倍。

画图 SD 采样器

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

如果要微调模型以处理特定任务，那么数据集必须包括与该任务相关的文本，例如，如果要构建常见的具有情感反馈的微调数据集，则数据集应包含正面和负面评价的文本。

大模型

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

BabyAGI其实是一个Python脚本，这个脚本通过运行一个无限循环来完成以下步骤： § 从任务列表中获取第一个任务。

开源模型

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