文章列表-AI魔法学院

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请以“续航”为题目，写一篇议论文

然而，在使用这些设备的过程中，我们也不得不面对一些问题。

中文训练大模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

机器学习从业者在RAG流程不同阶段使用多种技术来改善LLM性能。

检索增强大模型

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

在生成过程中，显存的占用率为7-9GB。

开源模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

如果你想用手机或者电脑访问自己的服务器进行stable diffusion（以下简称sd）跑图，学会使用sd的api是必须的技能上个月做了安卓和苹果手机用远端sd进行跑图的几个demo，整体流程很简单

文生图 api

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

预训练 SFT的旅程始于对大型语言模型进行预训练，这通常在大规模未标记的文本数据上进行。

大模型

使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

在生成过程中，显存的占用率为7-9GB。

文生图 ComfyUI

一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

知识图谱推理是指基于知识图谱中的事实和关系，通过逻辑、规则、统计或机器学习等方法，从已知的信息中推断出新的信息或关系的过程。

多模态推理大模型

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

优化流程，提升性能添加画面模态的识别，以实现对画面内容描述的搜索记录前台进程名与记录OCR词语对应位置，以在搜索时作为线索呈现

Windrecorder 录屏

超越Animate Anyone! 南加大&字节提出MagicPose，不需任何微调就可生成逼真的人类视频

方法提出的MagicPose流程概述。

MagicPose 视频

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

具体过程包括： o 文档顺序调整：利用图注意力学习将检索文档动态调整到开始、中间和结束位置，以最大化回答质量的强化奖励。

RAG 检索大型语言模型

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

高计算复杂度：由于大模型的参数数量庞大，其训练和推断过程通常需要大量的计算资源和时间。

大模型从零开始

Selenium+ddddocr | 再也不担心图片验证码

进行文字识别 res = ocr.classification(yzm.screenshot_as_png) print(f'验证码为：{res}') 运行该程序

Selenium ddddocr库

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

用户旅程是一种描述用户在使用产品、系统或服务过程中的行为和体验的方法。

用户工作

解玄：共相、道、基类与战略

不同思维体系下对同样的事物会有不同描述，比如共相属于狭义哲学或者佛学、道则更像大众和玄学用语、基类则属于程序员，但背后的话题都和名家的名实有点关系。

玄学科学

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

应用效果》； · 再之后是优化embedding模型：Embedding模型的选择其实很魔性，我们在优化过程中也会不断否定之前的一些判断

RAG 检索增强

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