文章列表-AI魔法学院

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Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

default: cpuUsing GPU option: --execution-provider default: cpu 这是一个设备选择参数，理论上支持很多设备

视频 StyleGAN

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

该代理擅长处理如图像生成、分类、物体识别、视频注释、语音转文本等任务。

Agent 大语言模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

博客帖子和文章 ChatGPT可以就各种主题制作内容丰富、引人入胜、结构合理的博文和文章，有效地减少内容创作所需的时间和资源。

大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

doc类的文档相对来说还比较容易处理，毕竟大部分内容是文字，信息密度较高。

RAG 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

请参考文章：全面理解Stable Diffusion采样器 - AI魔法学院 (wehelpwin.com) Stable Diffusion 提供的是一种称为稳定扩散的图片生成能力

画图 SD 采样器

盘点数据安全合规方向的热门证书【快来了解一下】

内容涵盖从法律法规基础、技术标准规范运用、个人信息保护合规体系搭建三个维度出发，从法律到标准规范，从理论到实践案例，侧重学员的应用能力培养，使学员具备立体的、多维度的个人信息保护实践能力。

工作

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

这里不在详细展开，具体可以看，：一文探秘LLM应用开发(2)-问题定义与基本思路而这里重点对于两者做一比较。

LLM

LangChain Agent 原理解析

更多关于 ReAct 的内容可以查看这篇文章[1]。

大模型

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

通义千问

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

自然语言处理（NLP）技术则让 Code Llama 有能力理解开发者的输入，并生成与上下文相匹配的代码建议。

开源模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

2.1.1、步骤1：构建数据索引：在构建数据索引的过程中，首先需要将大量文档分割成均匀的小块，这些小块被称为“文本块”，每个文本块包含了一段原始文本信息。

知识库 RAG检索增强

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

无论你是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。

Kimi 扣子Coze 大模型

llm-action：让天下没有难学的大模型

基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开源中文对话大模型BELLE及GPTQ量化 2.

大模型 LLM

大模型应用的10种架构模式

更大的模型（如GPT-4）负责理解上下文，并将其分解为特定的任务或信息请求，这些任务或信息请求被传递给更小的代理。

大模型架构

必看！阿里通义千问完整技术报告

无论是帮助我们解决复杂问题，创造新形式的娱乐，还是改变我们的生活和工作方式，LLMs都将在塑造AI未来方面发挥核心作用。

大型语言模型报告

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