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大模型
开源的大模型数据集
大模型效果提升的关键在于训练数据集的质量。开源数据集为提升大模型效果提供了有效途径。最近出现的开源数据集包括SFT微调数据集和多个中文数据集。为推进中文AI的发展,成立了知识岛(KnowledgeDAO)项目,呼吁网友参与中文数据集的建设。高质量数据集的获取成本高昂,需要大家的共同努力。相关数据集地址已提供。
开源模型
数据集
2024-04-17
2024-04-17
ChatGPT
使用ChatGPT润色出高品质文章!
本文介绍了如何通过输入特定指令,利用ChatGPT工具优化文章内容。包括删除多余内容、加强段落连贯性、纠正拼写和语法错误、优化段落结构逻辑、替换过时词汇、增加具体细节、澄清表达含义、调整字母大小写规范、提高段落可读性和替换垃圾词语等十个方面。通过这些指令,可以使文章更加紧凑、流畅、易于理解,提高整体质量和阅读体验。
ChatGPT
写作
2024-04-17
2024-04-17
智谱AI官网再升级,GLM-4,智能体,AI作图长文档全部搞定!
这篇文章介绍了智能体体验中心,其中提到了智谱AI推出的智能体以及多项功能如GLM-4、AI绘画、长文档解读、数据分析和高级联网。文章提到GLM-4原生支持自动联网、图片生成、数据分析等复杂任务,并开放了体验。此外,文章还讨论了AI绘画的速度和质感,长文档解读的限制和体验,以及高级联网工具的智能助手功能。总体而言,文章介绍了智能体在多个领域的应用和体验。
GLM-4
智能体
2024-04-17
2024-04-17
Stable Diffusion
Stable Diffusion | 常见问题清点汇总
本文汇总了关于SD学习常见的问题及解决方案,包括C站助手报错、UI不兼容、生成图片出现块状马赛克、换脸插件ReActor安装报错、模型切换失败以及提示词不知怎么写等问题。针对每个问题,文章都提供了详细的解决方案,并推荐了一些有用的网站和工具。同时,文章也表达了对AI浪潮的追捧和跟上时代的渴望。
Stable
Diffusion
问题汇总
2024-04-17
2024-04-17
AI产生意识,对人类意味着什么
文章讨论了意识科学的难题,特别是关于意识的整合信息论(IIT)与AI的关系。IIT认为意识与系统的集成信息量相关,而AI系统若满足足够的信息量和高度集成,可能产生意识。随着AI的发展,这种可能性引发了关于AI意识对人类世界影响的广泛讨论。文章警告,若不加管控,AI意识的快速发展可能带来失业、社会动荡、道德伦理挑战和地缘政治变化等风险。因此,专家呼吁对强大AI系统进行限制和管控,以避免潜在风险。
AI
意识
2024-04-17
2024-04-17
什么是极限、导数、微分与积分(通俗易懂)!
本文介绍了微积分的基本概念及其在日常生活和科学领域中的应用。通过比喻和直观解释,文章阐述了极限、导数、微分和积分这四大微积分基石的含义和作用。极限描述了变化的趋势,导数揭示了函数变化的速率,微分帮助估算函数在小范围内的实际变化量,而积分则将小片段信息整合起来以理解整体。文章强调微积分不仅是数学的一部分,更是一种理解和塑造世界的重要工具。通过学习和应用微积分,我们可以更好地预测未来、解决实际问题,并开启更广阔的知识领域。
极限
导数
微分
积分
2024-04-16
2024-04-16
开源
无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型!0基础闭眼部署指南!适用绝大部分开源模型!llama2+Mistral+Zephyr通杀!
在新年几天,把知识图谱和高级RAG应用干完! 干完了,我们继续干agent!干教育组项目! 接下来我们会用到纯本地的环境,做知识图谱+RAG应用!
Qwen1.5
开源模型
2024-04-16
2024-04-16
大模型
造梦师手记:C站最受欢迎的大模型推出了SFW版
本文介绍了C站最受欢迎的AI大模型DreamShaper的发展历程,包括其推出的不同版本以及特点。Stable Diffusion作为开源软件,成为很多绘图工具的底层,而DreamShaper的SFW版则解决了网络公开服务中不得画出不健康图片的限制。文章还提供了多个使用该模型创作的示例图片及其对应的提示词。最后提供了C站主页和网盘下载的链接。
DreamShaper
大模型
文生图
2024-04-16
2024-04-16
视频
字节跳动推出MagicVideo-V2:引领AI视频生成新时代。
字节跳动推出AI视频生成模型MagicVideo-V2,将文字描述转化为精美视频。该模型利用T2I、I2V、V2V和VFI模块,生成高保真、高分辨率的视频。相比其他工具,MagicVideo-V2在视频质量上有显著优势,适合创意、教育和培训专业人士使用。虽未开源,但未来可能提供代码库和在线体验。
MagicVideo-V2
视频生成
2024-04-16
2024-04-16
Prompt
Prompt及AI提问实践
本文介绍了大模型Prompt编写的实践指南,以客服对话总结为例。在编写Prompt时,需要遵循一些原则,如区分角色、少样本提示、明确输出要求、一次只问一个问题、注意文本顺序、选用恰当的分隔符、描述数据特征和减少文本字符数等。这些原则可以帮助提高大模型的输出质量和效率。随着大模型技术的不断迭代,适用的原则也需要不断演进,需要不断探索优化。同时,也需要注意不同模型之间的差异,针对模型本身的特点进行调整。参考了一些相关文章和资源,供读者进一步了解和学习。
Prompt
大模型
提问
2024-04-16
2024-04-16
清华
图片生成速度最高提升10倍!可以做到“实时”生成!清华推出LCM/LCM-LoRA!
文章介绍了文本到图像生成技术的最新进展,特别是稳定扩散模型(SD)和潜在一致模型(LCM)。SD模型能够生成高质量、高分辨率的图像,但生成速度慢。LCM通过知识蒸馏技术将SD模型压缩为更小、更快的模型,将生成步数从25到50步降低到4到8步,提升了生成速度5到10倍,实现实时生成。LCM保留了SD模型的生成质量,同时实现了与SD模型潜在空间的一致性,可用于编辑和操作图像。LCM训练高效,原理基于低秩适应技术,可作为通用的稳定扩散加速模块嵌入各种模型中。LCM为文本到图像生成领域带来新可能性,相关论文和代码已在公开平台上发布。
LCM/LCM-LoRA
文生图
2024-04-16
2024-04-16
大模型
垂直领域大模型的思考
本文介绍了如何构建一个垂直领域的大模型,包括继续预训练、领域微调数据构建、减缓幻觉、知识召回等多个方面。垂直领域大模型能够帮助我们真正解决问题,提高生产效率。 首先,通过继续预训练,我们可以在通用大模型的基础上注入领域知识,使模型更加适应特定领域。混合数据是一种有效的策略,将通用数据和领域数据混合进行训练,以保持模型的通用能力并避免灾难性遗忘。 其次,领域微调数据构建是垂直领域大模型的关键。在缺乏大规模标注数据的情况下,我们可以利用已有的数据通过Self-Instruct、Self-QA、Self-KG等方法生成微调数据。这些方法基于已有的数据生成指令微调数据,从而扩充数据集并提高模型的表现。 然后,为了减缓模型的幻觉问题,我们可以采用Generate with Citation和Factual Consistency Evaluation等方法。Generate with Citation通过让模型在生成时附上引用的标注,提高回答的质量并减少幻觉。Factual Consistency Evaluation则通过训练一个模型来评估生成内容的一致性,从而在后处理阶段消除幻觉。 此外,知识召回也是垂直领域大模型的重要组成部分。为了提高召回的质量,我们可以采用DPR、GTR等方法。这些方法基于Dense Retrieval技术,通过编码问题和文档并进行相似度匹配来召回相关知识。同时,我们还可以利用Keyword LLM和Context Rewriting等技术来改进召回效果。 最后,文章还讨论了垂直领域大模型的系统设计和相关论文产品。这些系统通常包括问题解析、知识召回和推理求解等模块,以实现更全面的问答功能。虽然垂直领域大模型的产品化落地还面临许多挑战,但随着技术的不断进步和创新,相信会有更多的超级应用出现。 总之,垂直领域大模型在解决实际问题、提高生产效率方面具有巨大潜力。通过继续预训练、领域微调数据构建、减缓幻觉、知识召回等方法,我们可以构建出更加高效、准确的垂直领域大模型,为各个领域的发展提供有力支持。
垂直领域
大模型
2024-04-16
2024-04-16
芯片拼接技术:英伟达新核弹,站在苹果的肩膀上
在2024年的GTC大会上,英伟达发布了Blackwell架构的B200 GPU,这款GPU在理论上具有高达20PFLOPS的AI性能,是之前H100的五倍。B200通过创新性的“大”和“组合”设计,将两块芯片“拼”成一个大芯片,实现了性能翻倍。这种设计背后涉及到物理学边缘的冲锋与冒险,因为传统的芯片性能提升主要依赖于制程的先进化,而B200则采用了不同于常规的封装技术。文章还回顾了芯片制造和封装技术的发展历程,包括台积电在先进封装技术方面的探索和苹果M1 Ultra芯片的成功实践。文章强调了技术在推动科技革命中的重要作用,并指出创新可能源自不为人知的角落。
芯片拼接
2024-04-16
2024-04-16
工具
我尝试了 100 个免费 AI 工具,这些是最好的
本文介绍了17款免费的人工智能工具,它们可以在不同方面提高工作效率和创造力,包括图像转换、视频制作、图像创作、颜色化、历史人物对话、演示文稿制作、水印去除、生成艺术、播客剪辑、图像生成、工作效率增强、内容制作、字体查找、对话式人工智能、开发人员支持和信息检索等。其中,AI Hub作为一体化人工智能动力源,能够智能地创建营销内容、自动创建文章、生成AI图像变体等,是人工智能工具中的瑞士军刀。这些工具将为人工智能爱好者和内容创作者带来无限可能性和竞争优势。
AI
工具
2024-04-15
2024-04-15
Stable Diffusion
Stable Diffusion 入门教程开篇
Stable Diffusion(SD)是2022年发布的一款基于变分自编码器(VAE)的潜在扩散模型,用于文本到图像生成。其工作原理包括提示词输入、潜在空间压缩、正向扩散、噪声预测器、反向扩散、条件生成和VAE解码。SD通过降低计算成本和提高生成速度,实现了图像生成、图像处理等任务。其优势包括开源免费、本地部署数据安全性高、高度可扩展和无内容限制。使用门槛方面,本地部署需满足一定硬件配置和上网条件。
Stable
Diffusion
文生图
入门教程
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