文章列表-AI魔法学院

文章列表

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

该基础模型预先在 300 亿个 dclm-baseline-1.0 词元上进行了深度训练。

OuteTTS-0.1-350M 音频

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

BERT等模型在预训练的时候采用了NSP（next sentence prediction）的训练任务，因此BERT完全可以判断两个句子（段落）是否具有语义衔接关系。

开源模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

在此前Microsoft Build 2023上，来自OpenAI的研究员分享了ChatGPT是如何被训练出来的，那次汇报他回答了为什么大模型在做了有监督微调之后还要做RLHF，这不单单是一个价值对齐的训练

OpenAI 人工智能

在Win11上部署ChatGLM3详细步骤

此次推出的ChatGLM3采用了独创的多阶段增强预训练方法，使训练更为充分。

大模型 ChatGLM 智普

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法！

它通过各种短视频剪辑进行训练。

文本生成视频 AnimateDiff

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

另一条路是训练层面，模型如何持续学习，也是刚才提到的对齐技术，是在训练层面的科研方向。

大模型详解

AI开源 - LangChain UI 之 Flowise

Flowise 浏览器打开http://127.0.0.1:3000，即可使用三、Flowise Embeddings 示例 Flowise 可以用于构建 ChatGPT Embeddings 语料训练的应用

大模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

因为训练方向明确，所以在生成特定内容的情况下，效果会更多。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

挑战真实影像！Stable Diffusion超越摄影师的光影模型

C站的美女专区大部分被中日韩LSP们占领，训练出来的lora差别不大。

AI图片

LLM微调经验&认知

关于训练 1.

LLM 大模型

所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用

AlphaFold 3建立在AlphaFold 2的基础上，但在架构和训练过程上有很大改进： § 遗传特征编码器(MSA module)被大幅简化，聚焦提取更关键的进化信息

AlphaFold 3 蛋白预测

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

应用挑战1.问题定义与基本思路2.基本流程与相关技术1）Tokenization与Embbeding2）向量数据库3）finetune（微调）4）模型部署与推理 5）prompt6）编排与集成7）预训练第三部分

prompt 大模型

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

不同于预训练强调规模优先的Scaling Law，o1通过在推理阶段注入强化学习和思维链，打开了大模型在推理端的“能力上限”，这意味着国内的大模型企业可以模仿OpenAI，找到继续scale

AI 大模型

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

而在Stable Diffusion（SD）中，常用办法是通过同一个Seed值（种子值），或者通过训练同一个人物的高质量Lora去控制。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion的模型分类以及使用

Stable-diffusion：大模型中首先有一类模型我们需要了解，那就是官方模型，例如我这里下载的有官方模型1.5版本和2.1版本：官方模型我们日常很少直接用它来生成图片，它更多被当做底模用于训练模型

文生图

<...23 24 25 262728 29 30 31 32 ...>

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