文章列表-AI魔法学院

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向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

为了在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，我们需要使用嵌入将其转换为数字表示。

开源模型

两个案例教你如何用BRTR原则优化Prompt

优化步骤：背景（Background）思考逻辑: 我们需要考虑为什么需要这个营销文案。

BRTR Prompt 写作

国产AI，逃过一劫

进入2023年下半年，许多大模型开始从技术走向商业化，各家纷纷抢占数据、算力、场景、应用高地，以争夺大模型市场话语权。

ChatGPT 大模型

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

尽管在多智能体场景中取得了显著进展，多智能体应用开发仍面临一些主要挑战。

AgentScope 语言大模型智能体

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

本文是基于真实需求场景的探索和回顾。

embedding 大数据分类

如何最简单、通俗地理解Transformer？

第一点属于要求掌握一些背景知识，而第三点是有意向深入学习，甚至想在实践中用Transformer做点什么的人去关注。

Transformer 大模型

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

我们的新颖设计使外观控制具有在时间上一致的上半身、面部属性甚至背景。

MagicPose 视频

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

RAGFlow大大提升知识库RAG的召回率，不仅智能，而且可控可解释、真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试、提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。

OCR RAG 开源

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

背景 ChatGPT火了后，各种大语言模型（LLM）模型相继被发布，完全开源的有ChatGLM、BLOOM、LLaMA等。

langchain

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

图一：RAG 结构图在当前这个时间点（2023.9.6）打开 langchain.com 的主站，你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍，Use-Cases

大模型

总结些SDXL出人像时遇到的困难

模型很难出流泪的场景要么是流的泪很混乱，参考我的SDXL出的几张图：就没有真实流泪的感觉，都是很杂乱的泪~ 用1.5的墨幽模型也出着试试：这张还像那么回事

文生图 SDXL

教你打造属于自己的AI孙燕姿，AI歌手模型使用及训练保姆级课程 #1/2 使用模型

原始声音处理要使用模型进行推理的话你首先需要一段已经演唱好的声音垫进去，然后使用模型把原来的音色换成你模型训练好的音色（类似AI画图的img2img垫图）。

生成式AI

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

正是在这样的背景下，PymuPDF4llm应运而生，它以其开源、免费、强大的特点，迅速赢得了广大开发者的青睐。

PymuPDF4llm PDF

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

· 目前大多数Agent是被动式的，限制了它们在需要预见性和自主决策的场景中的有效性。

Agent 2.0 大模型

SDXL风格插件，超越Midjourney的时刻来了

虽然很多模型创作者也迅速跟进，推出了很多SDXL的模型，但基础模型已经足以应对大部分场景。

SDXL

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