文章列表-AI魔法学院

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Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

：在SDXL中，不出意外可能是这种：关于图像文字生成，额外介绍一下，尽管SDXL也很优秀，但是可能在这方面不如DeepFloyd

SDXL

FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC

其原理和我们之前介绍的突破压缩极限的AI语音编解码器类似，使用深度学习网络进行压缩，TSAC这里引入Transformer结构来提升性能。

TSAC 音频工具

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

为了进一步提高 MEGALODON 在大规模长上下文预训练方面的能力和效率，作者提出了多种技术组件。

Meta 长文本大模型

Suno音乐新手指南（手把手完整版教程）

现实中概率更低，因为可能生成的内容你都不喜欢，只能在相同设置下重新生成，或者Remix。

suno 歌曲教程

这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

其次，现在很多AI工具让很多小伙伴用AI也能很简单，不需要梯子，而且不需要指令。

AI工具

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

一张照片往往耗时几个小时甚至几天才能获得比较满意的效果。

SD 高清老照片修复

第一性原理以及第一性原理是怎么帮马斯克成为首富的

“我们应该要求这里面每一个人看看他们能不能将自己负责的零部件成本降低80%，”马斯克建议，“他们如果不能，而其他人可以做到，我们应该考虑让他们退位让贤。”

马斯克商业

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

因为有些模型可能名字不一样，但哈希值一样，这就意味着两者几乎没有区别。

文生图

如何看待大型语言模型的Prompt

他们发现，生成的嵌入空间不仅能捕捉语义相似性，还具有某种形式的涌现学习能力——它能够执行“词算术”，这是它未经训练就能做到的事情。

prompt 大语言模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

有许多类型的文档共享这种非结构化信息，从网络文章、博客文章到手写信件和图表。

大语言模型 python

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

Transformer 的发展给人工智能带来了巨大的变革，比如 encoder 部分发展为 BERT 系列，随后发展成各类 Embedding 模型。

RAG Embedding

QWen1.5: 卓越模型之路

文章结构如下： QWen1.5 QWen1.5性能首先，我们跟随千问1.5技术报告了解其具体的性能表现。

Qwen1.5 开源模型

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

用户还可能卸载我们的软件哦。

停用词

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

如果您有微调向量化模型的能力，这部分就可以跳过了。

大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

如果可以，它将能统一整个应用的构建模式，对于开发者来讲，会带来一致的开发体验。

Agent QueryPipeline 大模型

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