文章列表-AI魔法学院

文章列表

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

然后我们用苹果和橙子的标注图片训练嵌入模型，指示它慢慢调整网络的权重，以分离苹果和橙子的嵌入向量。

Embedding 向量

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

它们可以通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，并具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

大模型

保姆级教程：手把手教你创建GPTs角色应用

首先，向GPTs描述你的需求：创建一个能帮助理解猫咪行为、提供训练技巧和互动小知识的助手。

GPTs 教程

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

训练模型：高级工具使用者在这里，我们展示了一个用户希望分析电影评论并评估特定电影周围公众情感的情景。

ChatGPT 智能体 Agent

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

声音 sovits

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

三、Westlake - Omni 的训练与优化 1.

Westlake -Omni 语音

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

确实，在 400M 图像文本对训练的 CLIP 有很强的视觉文本对齐能力，可以覆盖多数日常任务下的图像编码。

OCR 手写文字识别

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

但是这些方法对于不在训练数据内的新图象，泛化性较差，或者需要输入多个图像，在近一个小时后，才能等到生成结果。

Anydoor 文生图

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

3、训练数据库更大。

文生图

RAG从入门到精通-RAG简介

LLM的知识更新难题在进入RAG的介绍之前，需要读者首先理解一个概念，LLM的知识更新是很困难的，主要原因在于： 1.LLM的训练数据集是固定的,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识。

rag 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 常用LoRA模型推荐

常见LoRA推荐和介绍墨心 MoXin & 疏可走马墨心是由安吉吴仓石、兴化板桥先生、八大山人、山阴伯年等大师之大小写意作品辅以现代人物训练而成。

文生图 SD

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

研发并开源的一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）模型，他们通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练

语音 HeyGen

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

LLM则采用经过训练的内容并根据该训练创建生成响应。

开源模型

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

编程基础：熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是数据科学和机器学习领域的主流语言。

大模型学习

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

4、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）时间：2018年关键技术：双向Transformer编码器和预训练微调

大模型学习

<...17 18 19 202122 23 24 25 26 ...>

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