文章列表-AI魔法学院

文章列表

保姆级教程：图解Transformer

显然，Transformer 主要分为两大部分，分别是编码器和解码器。

人工智能

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

主要有两种技术： 1.较小的子块引用较大的父块：在检索过程中首先获取较小的块，然后引用父ID，并返回较大的块； 2.句子窗口检索：在检索过程中获取一个句子，并返回句子周围的文本窗口

RAG 检索

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下，分为自解码器（Self-Decoder）和交叉解码器（Cross-Decoder）两部分。

Decoder-Decoder YOCO 架构

深入浅出人工智能常用技术，让你轻松掌握AI应用核心！

机器学习算法包括分类、聚类和回归等，这些算法在图像识别和语音识别中得到了很好的应用。

人工智能

AI能赚到钱了么？

那回到一个最根本的问题：AI能赚到钱了么？

大模型商业模式

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

分段总结长文档并递归构建完整总结同样偏开发者。

OpenAI Prompt 提示词

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

我们都知道ChatGPT是一个大型语言模型，它抓取了互联网上几乎所有的优质数据，然后不断地归纳总结，将信息之间进行连接、建立联系。

chatgpt 提示词

大模型压缩首篇综述来啦~

该方法将剪枝视为一个广泛的稀疏回归问题，并使用近似稀疏回归求解器来解决，实现了显著的非结构化稀疏性。

大模型

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

此外，该研究在 CQIA 的不同子集上训练了不同尺度的模型，并进行了深入的评估和分析。

弱智吧训练数据集

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

要是开源的效果足够好，哪怕是达到11labs 80%的效果，我是肯定不会愿意付那美金再跑回来赚那辛苦钱。

F5-TTS 音频克隆

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

地址：https://arxiv.org/pdf/2309.01431.pdf 该工作分析了不同大型语言模型在RAG所需的4项基本能力方面的表现，包括噪声鲁棒性、拒答、信息整合和反事实鲁棒性，并建立了检索增强生成基准

大模型 RAG检索增强

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

为了为智能体创建现实和有趣的计划，该方法从上到下开始，并递归生成更多的细节。

大模型

面向知识图谱的大模型应用

概念的互相关性意味着如果不相互分析，就可能忽略重要的上下文细节。

知识图谱大模型

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

现有大规模文本到语音（TTS）系统通常分为自回归和非自回归系统。

MaskGCT 声音克隆

垂直领域大模型的思考

分析如上图所示，分析表明，通过这种方案自动生成的指令数据： · 数量够大：仅基于175条种子数据可以扩充8.2万条新数据 · 足够多样：分类和生成指令的占比大概

垂直领域大模型

<...9 10 11 121314 15 16 17 18 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1