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

自注意力机制和多头注意力机制处理数据：适合处理长序列数据应用场景：自然语言处理、机器翻译、文本生成等 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它的基本结构是由多个编码器和解码器组成的

大模型学习

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

LLM是一种自然语言理解和生成技术，使得智能代理能够进行多语言的基本交互对话，并展现深入的理解能力，从而更好地与人类合作。

大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

RAG技术的出现，正是为了解决这一瓶颈。

RAG 检索增强

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

与之前的版本相比，这个模板的结构并没有太大变化，但由于V6在理解提示词方面的能力提高了，所以增加了一些细节。

Midjourneyv6 文生图提示词

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

思路收一下，之前的文章记录里面我们也提到过如何通过 RAY 框架优化多 PDF 文件解析、embedding 的思路，其实整个大模型应用落地的三步曲： 1.

大模型 LangChain RAG

Prompt工程入门

2 Prompt 简单的理解成它是给 AI 模型的指令。

prompt 提示词

大模型推理能力增强方法总结

这种推理的解释往往会引导出更准确的结果。

推理能力大模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

这可以帮助他们识别市场趋势、了解竞争对手、分析社交媒体上的情感等。

爬虫 python

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

现在国外大预言模型基本都玩过了，最强王者依然是ChatGPT毫无疑问(付费4.0可以解锁插件功能和数据分析，试用过插件功能，非常强大)，后面还有anthropic的Claude（文本阅读利器，支持中文，

Kimi Chat 大模型

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

在深入实现之前，我们先来了解一下使用语义搜索+GPT问答相比微调GPT的优势： 2.1、更广泛的知识覆盖：语义搜索 + GPT 问答主要包括两个核心步骤，首先从大量的文档中找到相关的段落，然后根据这些段落生成答案

知识库 langchain

如何提高RAG 的效果

落地过程中诸多的细节问题非常值得去一一探索和解决。

RAG 大模型

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

它最大可支持96k的上下文推理，相比第一代，长文生成和理解能力提升30%。

开源大模型电信

提示词框架：Markdown结构法

结构清晰：Markdown的结构化特性使得AI更容易解析和理解文档的内容。

prompt 提示词

Roop升级版FaceFusion换脸AI技术使用以及部署教程

网络问题在安装过程中，你可能即便开启了魔法上网也无法下载一些编程依赖库，关于魔法上网的相关配置问题不方便在站内讲解，请前往查看【魔法上网】的教程内容。

FaceFusion 教程

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

下面是我目前在用的几个场景：读论文AI进步飞快，各种新鲜论文也接踵而来，对于这些未知或者我不熟悉的领域，我用它帮助我逐步理解论文中的一些论点。

KimiChat 写作

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