文章列表-AI魔法学院

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最好用的AI一键换脸工具FaceSwapLab汉化

注意，除了最后一行的 } 外，倒数第二行不能有英文逗号（倒数第三行往上都有逗号）。

一键换脸

Stable Diffusion

Stable Diffusion LightFlow 作弊插件！一键复用工作流

支持一键保存所有生成数据，让工作流被完整复现并进行分享。

流程 SD

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

1.导入数据，构建待查询的数据库。

Agent QueryPipeline 大模型

Prompt屠龙术-思维链

令人印象深刻的是，这个简单的提示在这个任务中非常有效。

Prompt 思维链

chatglm3基础模型多轮对话微调

SFT数据格式使用自己的数据可以参照formatted_samples.json文件，这里没有考虑system，实际使用可以根据自己的情况加上，需要修改chat_data_module.py中对应的数据处理部分

ChatGLM 微调

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

提示也非常简洁(约41个token)，不会占用太多的字符。

知识图谱大模型

国内法律类大模型介绍

：法律问答数据、法律知识、百度收集的54k条法律问答数据、法律法规、包含刑法、民法、宪法等法规、法律参考书籍、JEC-QA数据集提供的法律参考书籍、从裁判文书网收集的50k法律文书

法律大模型

初创企业必知的 30种商业模式（附实例）

· 10 开源商业模式开源软件是带源代码的软件，而且这些代码任何人出于个人用途都可以查看、修改与增强。

初创商业模式

Kimichat炒股：7个提示词案例

- **债券指数基金**：债券通常比股票风险更低，债券指数基金可以提供稳定的收入流。

Kimichat 提示词

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

，能够获取详细的人类反馈。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

01 定义 RLHF：Reinforcement Learning from Human Feedback，通过强化学习方式方式根据人类反馈优化语言模型，使得在一般文本数据语料库的语言模型能够和复杂人类价值观对齐

Text2SQL RLHF

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

这强大的功能背后，是从人类反馈中强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）等技术的支持，通过这些技术使得它和人类的对话更让人满意

RAG Embedding

EverydayWechat：让微信变得更强大，引领每日生活新体验

pip install everyday-wechat 三、使用方法使用EverydayWechat进行微信功能拓展非常简单，按照以下步骤进行：导入所需模块和函数：

EverydayWechat

大模型应用设计的10个思考

这其实是“Garbage in，Garbage out”原则在人工智能时代的一种体现。

大模型应用

ComfyUI上使用SDXL1.0官方工作流实操使用零基础讲解节点式生成的Ai绘画工具comfyui，节点模块讲解

ComfyUI适用于任何想要使用 SD 制作复杂工作流程或想要了解更多 SD 工作原理的人。

文生图

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