文章列表-AI魔法学院

文章列表

超越巨头：Zephyr-7B领跑7B级大模型竞赛，开源且笔记本可运行

开源与易用性 Zephyr-7B的开源属性意味着它为更广泛的用户群体提供了接触和利用先进AI技术的机会。

大语言模型开源模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

如果你想用手机或者电脑访问自己的服务器进行stable diffusion（以下简称sd）跑图，学会使用sd的api是必须的技能上个月做了安卓和苹果手机用远端sd进行跑图的几个demo，整体流程很简单购买云端服务器-> 内网穿透

文生图 api

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

后期处理的放大，优点是简单容易上手，缺点是效果略微差那么点事，不够精致。

SD 高清老照片修复

LLM大模型推理输出生成方式总结

温度越低，分布曲线越陡峭，越容易采样到概率大的字。

大模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

更换/升级组件有多容易?)

生成式AI

大模型实践总结

如果不想转换，官网也提供了转换好的模型格式，具体请参考文档：Serving OPT-175B, BLOOM-176B and CodeGen-16B using Alpa。

大模型训练

Prompt全攻略(一):ChatGPT时代,什么是Prompt?

举个简单例子,用户可以提供这样一个Prompt:"请你用一段不少于500字的文字,介绍机器学习的基本概念,文章风格通俗易懂,适合高中生阅读"。

prompt

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

传统的扩散模型【51-53】主要依赖于包括降低和提高图像分辨率的处理块的卷积U-Net架构，作为其去噪网络的核心。

Sora 微软

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

那么如何才能构建一个好的易用MutiAgent应用开发框架以及可落地的MultiAgent应用呢？

LLM 范式迁移

大模型时代-行业落地的再思考

不然，容易把工程量完全不同的工作放一起比较。

大模型

Prompt屠龙术-少样本示例

openai官网上有一篇重要的论文：Language models are few-shot learners （大语言模型是少样本示例学习者）文章指出: 当语言模型的规模达到一定程度时，其在少量样本学习任务中的性能会得到极大的提升

Prompt 少样本示例

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

完善细节：通过修改和编辑，确保内容更易理解，保留原始文字的核心思想。

ChatGPT 写作

最全攻略！OpenAI 发布 GPT-4 使用指南，所有干货全在这

提供示例提供适用于所有示例的一般性说明通常比通过示例演示更有效，但在某些情况下提供示例可能更容易。

提示词 prompt

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

我们将花几分钟的时间用最容易理解的文字，为你深度探讨Sora模型生成视频的原理，小白也能看得懂！

视频生成 sora

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

nbsp;expert on [action] the [object] in the [context] 这类Prompt被广泛的应用到生产环境，结构化Prompt有很多优势，乃至网易

prompt

<...32 33 34 353637 38 39 40 41 ...>

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