文章列表-AI魔法学院

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中学生也能看懂的Sora视频生成原理解读

空间时间补丁可以简单理解为将视频或图片内容分解为一系列小块或“补丁”，每个小块都包含了部分时空信息。

视频生成 sora

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

Transformer 的原始架构包含两个核心组件——编码器（Encoder）与解码器（Decoder），编码器负责理解输入文本，解码器负责生成输出文本。

大模型套壳

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

了解到，目前的GenAI有文本类、视频类、绘图类、音频类、编程类、PPT、数字人、AI搜索等形式。

Kimi 大语言模型

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

一个简单的聊天框，仿佛拥有了让AI为你解决问题的魔力！”

ChatGPT 大模型

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

train internlm_7b_qlora_alpaca_enzh_oasst1_e3 除了支持多种数据集格式外，XTuner 还针对大语言模型数据的特点，对各种数据集格式做了充分的解耦

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

Rerank为什么可以解决这个问题？

RAG 检索增强

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

它在数学上与求解常微分方程的欧拉方法相同。

文生图

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

为了解决这个问题，科学家们正在不断探索和尝试。

人工智能大模型

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

本文将深入介绍一下wav2lip的技术原理和细节，了解它是如何实现语音驱动唇部运动的！

wav2lip 语音

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

MoveNet是Google在2021年5月推出的一款轻量化姿态估计模型，集成在MediaPipe当中，出来至今已经一年多了，但是似乎相关的技术解读比较少，最近正好调研到仔细研究了一下感觉挺有意思的，所以更新一期解读

MoveNet-SinglePose Google 模型

职场及工作中常用的方法论总结

理解帕累托原则，可以帮助我们抓住问题的核心，通过优化核心的20%达到80%的效果。　　

工作

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

大模型会自己分析问题，选择合适的工具，最终解决问题。

大模型

图文详解丨iOS App上架全流程及审核避坑指南

本期我们从iOS app上架流程开始梳理，详细了解下iOS app上架的那些事。

iOS 苹果市场

AI 产品榜 · 国内 100 强和出海 20 强

我们精心筛选分析了5000+ AI 全球产品(web)，覆盖了从访问量、时长、增长速度到营收等关键数据，我们将这些 AI 产品分门别类，涵盖了100个AI 细分领域。

大模型大模型应用行业分析

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

有几种方法（也称为解码策略）用于选择输出token，其中两种主要方法是 top-k 采样和 top-p 采样。

大模型

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