文章列表-AI魔法学院

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[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

我们将在“知了”的后续版本中，提供开放API，届时用户可以通过更加便捷的方式，将所需的知识汇聚起来，形成一本本具有自身特色的“书籍” ，例如：数据集、教师信息、工作文档、通知公告等

大模型

剪映专业版智能补帧

所以智能补帧的作用就是补帧；给大家举个例子，就像高速路上的加油站，两个加油站之间的距离太远的话，可能就会导致很多的车因为没地方加油而抛锚在路上！

剪映智能补帧

AI知识库总是不准？教你无脑用GPT整理结构化数据集...

Langchain-ChatGLM的架构图，加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到

GPT

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

整个执行过程分为四步： a）获取Agent输入b）利用ReAct Prompt 调用 LLM 生成下一个操作/工具（或返回响应）。

Agent QueryPipeline 大模型

深入浅出人工智能常用技术，让你轻松掌握AI应用核心！

语音识别语音识别是一种让计算机从声音中识别语言，并转化为可操作的文本的技术。

人工智能

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

基于交互的严肃性，应用输出内容必须能够达到100%的准确，尤其是在针对政策类、法规类和操作手册类文档。

大模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

然而，作为一种提高模型性能的方法，限制上下文窗口的长度或许并不是一个双赢的选择。

Anthropic 大语言模型

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

最后，部署ChatGLM-6B目前涉及到从GitHub、HuggingFace以及清华云的地址，下面我们将详细说明如何操作。

提示词 prompt chatgpt

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练模型作为广泛的自然语言处理任务的基础，例如文本分类、命名实体识别和情感分析。

大模型训练

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

这就是大模型的工作原理：它们学习大量的数据，然后总结出这些数据的关键信息，以便我们能够更快地理解和利用这些知识。

大模型从零开始

AI生成卡通人物项目|VToonify

所得到的完全卷积架构接受大小可变的视频中的非对齐面部作为输入，为输出的自然动作提供了完整的面部区域。

AI生成卡通人物 VToonify

为你推荐开源项目：Meridian——专属个人情报站！

14, 2025：US Reverses Tech Tariff Exemption Amid Deadly Sumy Strike & Gaza Hospital Hit 开发流程与AI协作

Meridian 开源项目

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

作为回应，XAgent 迅速启动了下载 IMDB 数据集的过程，以训练一款先进的 BERT 模型。

ChatGPT 智能体 Agent

阿里AI黑科技大揭秘：从通义千问到FaceChain，让图片和视频焕发新生！

阿里动作太过频繁，就我的脑海回忆，推出了挺多东西的，效果还都不错，今天盘点下都有哪些。

阿里云视频音频

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

model, mel, options) print(result.text) 程序返回： Erwin_0.wav|Erwin|ZH|如果这个作战顺利

Whisper 语音优化

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