文章列表-AI魔法学院

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Anthropic推出提示词生成器让AI秒懂你的需求！

如何让AI更好地理解和响应人类的需求一直是一个挑战。

Anthropic 提示词生成器

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

这个倒排索引看起来，不仅不会提升检索速度，反而会增加检索的复杂度——随着文档库的规模增加，倒排的作用会逐渐由负变正的。

停用词

通往AGI之路：什么是结构化提示词

这些信息因为有了顺序，可以很方便的被我们检索和利用。

提示词结构化

智谱AI大模型ChatGLM3-6B更新，快來部署体验

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。

ChatGLM3-6B 开源模型

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

可以看看它们的区别：图8-4 传统放大算法和AI放大算法的区别（来源：https://stable-diffusion-art.com/ai-upscaler/）可见，由于AI放大器中嵌入了知识

文生图

AI打破设计界限：一文教你免费打造专属Logo！

很多人觉得设计Logo需要专业的设计师，但现在有了AI，你也可以轻松做出自己的Logo。

文生图

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

这使得开发者⽆法直接利⽤企业内部的专有数据来丰富模型的应⽤语境，构建针对业务场景优化的 AI 应⽤。

大模型

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

MLScraper是一个强大的Python库，用于从网页上提取结构化数据。它利用机器学习和自然语言处理技术，能够自动解析网页并提取所需的信息。MLScraper可以用于各种数据抓取和分析任务，包括网页内容提取、数据挖掘、舆情分析等。

MLScraper Python库

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

昨天探索了多任务模式，让系统根据用户的输入信息自动找到对应的代理进行处理。今天继续来探索多任务模式的多任务分配和代理间的信息传递。

多任务模式分配传递

造梦师手记：足控专属AI大模型，完美的少女

前一段时间，经常遇到有人提问，AI绘画到底哪个工具更好。

pony 大模型文生图

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

1、RNN（循环神经网络）时间：20世纪90年代关键技术：循环结构和记忆单元处理数据：适合处理时间序列数据应用场景：自然语言处理、语音识别、时间序列预测等 RNN是一种神经网络模型，它的基本结构是一个循环体

大模型学习

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

AI经济学，听起来是不是很吸引人？

生成式人工智能经济学

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

记忆（Memory） • 短期记忆：所有上下文学习都是依赖模型的短期记忆能力进行的； • 长期记忆：这种设计使得 AI Agents 能够长期保存和调用无限信息的能力，一般通过外部载体存储和快速检索来实现

agent

AI写作：如何写出逻辑清晰，结构完整的文章？一个提示词帮你搞定！

这种结构化处理文字信息的任务，AI比人擅长多了，我们使用这样的提示词（蓝色部分全部）：扮演资深自媒体写手，我目前有一个xxx的选题，请按照SCQA模型，给我一个文章的大纲，大纲清晰简洁，能够很好的传递信息

AI写作提示词

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

消息一出，知名认知科学家、AI 研究员 Gary Marcus 立即表示，“正如我所说，GPT 正在进入收益递减的时期。”

Scaling Law AI大模型

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