文章列表-AI魔法学院

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如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

通过提供关于如何增强模拟质量的指导，以及介绍在多重试验下如何正确计算夏普比率的方法，论文旨在为实践者提供更准确和可靠的投资策略开发工具。

回测方法

字节推出开源绘画大模型SDXL-Lightning，秒级出图

这是因为其所有两大核心业务——头条和抖音（海外为TikTok）均对AI有强烈的需求。

sdxl 字节绘画

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

假设一家医疗组织希望使用GPT-3来帮助医生从文本笔记生成患者报告。

大模型微调

【工具书】文生图常用的正向反向提示词以及常用词中英文对照表

加入该词可以大大改善图像的色彩对比和细节 Vivid Colors 给图片添加鲜艳的色彩，可以为你的图像增添活力

文生图 prompt 提示词

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

图片检索系统：以图搜图，从海量数据库中即时返回与上传图片最相似的图片。

向量数据库

10大高效的Super Prompts，让GPT拥有超能力！

忘掉以往的AI应用模式，今天要向你展示的是ChatGPT的超能力。

Prompt GPT 提示词

RAG与Long-Context之争—没必要争

个人观点：如果类比做检索系统的话，RAG应该算作粗排，而Long-Context可以算是精排。

RAG Long-Context 大模型

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

在 LLM+P 中，LLM 用于将自然语言指令转换为机器可理解的形式，并生成 PDDL 描述。

agent

垂直领域大模型的思考

需要注意的是一般垂直领域大模型不会直接让模型生成答案，而是跟先检索相关的知识，然后基于召回的知识进行回答，也就是基于检索增强的生成(Retrieval Augmented Generation

垂直领域大模型

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

自 ChatGPT 发布以来，大模型的强大让人们看见了通用人工智能的曙光，各个科技大厂也纷纷开源自家的大语言模型。

大模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

以下是一些常见的 prompt 类别： Information Retrieval (信息检索):这些 prompt 用于从模型中检索特定信息，如回答问题、提供事实或解释概念。

Prompt 提示词

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词)

惊艳于它强大的能力，我探索出了45个使用案例，几乎涵盖了所有类型的设计。

DALL-E 提示词文生图

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

当下大语言模型最重要能力就是是自然语言理解和生成。

提示词文生图 AIGC

阿里AI黑科技大揭秘：从通义千问到FaceChain，让图片和视频焕发新生！

AnyText 我之前也写文章介绍过了，专门针对中文，在生成的图片中能够很好的嵌入中文，而且还有强大的文字编辑功能。

阿里云视频音频

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

这个真正难题我在前面的文章中《一些LLM的声音总结》中提到过，基于大模型的企业应用中很大一部分需求就是RAG——检索增强生成。

RAG 大模型

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