文章列表-AI魔法学院

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如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

1、提示链我们尝试的第一件事是使用提示链技术将复杂的提示分解为多个部分，并让 GPT 在每一步“检查其答案”。

大模型

FaceFusion参数详解

这里会显示多张图片的名称，以及其中一张的预览。

FaceFusion 文生图

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

在这个场景下，虽然跟用户的交互渠道是非结构化的自然语言对话，但策略内部是将其提取为一个完全结构化的表示的：字段的设置是预先确定的

大模型

自动化神器Autolt：不再重复工作

通过Autolt脚本，你可以实现自动打开、写入数据、保存并关闭Excel，为你的数据处理提供便捷的解决方案。

RPA 自动

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

量化后的定点模型参数量大（float32）压缩参数（int8）计算量大提升速度

大模型

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

前两个步骤是基于特定的数据训练准备模型，属于人类反馈（HF）的部分；而 PPO 则是 OpenAI 提出的强化学习算法（RL），基于前两步构建的准备模型再训练提升主干网络。

HAI-Chat RLHF

大模型应用设计的10个思考

在程序设计中，当一组嵌套的提示中存在不确定性时——比如一个提示的结果可能有多种解读，我们应采取一种类似于“异常抛出”的策略。

大模型应用

刚刚，智谱一口气开源6款模型，200 tokens/秒解锁商用速度之最 | 免费

值得一提的是，本次开源的所有模型均采用宽松的MIT许可协议。

GLM模型智谱

FaceFusion又更新咯，增强功能再增强！

单纯提高视频清晰度或者人脸清晰度，也是可以滴。

FaceFusion 文生图

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！

为了解决这一问题，提出了一个新的大模型RAG框架R4：Reinforced Retriever-Reorder-Responder（增强检索器-重排序-响应器），它包含三个主要模块： o &

RAG 检索大型语言模型

动作识别模型有哪些

网络的结构图如下所示。

动作识别模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

适用对象：青少年面料功能：防风穿搭方式：外穿材质成分：聚酯纤维100% 加载《local_knowledge_clothing_describe.txt》作为本地知识，问答效果如下所示：

langchain

如何免费打造自己的数字人主播：StableDiffusion插件SadTalker打造本地数字人主播

模型下载地址：模型checkpoints, 提取码: sadt.

数字人

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

再试试一个晚礼服看来，虚拟换装已经被AI攻破了。

Outfit Anyone 模拟

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

推荐：展示人机协同 XAgent不仅可以按照人类的要求来解决复杂的任务，并且在遇到困难时会积极寻求人类协助。

ChatGPT 智能体 Agent

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