文章列表-AI魔法学院

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斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

尽管近年来从自然语言生成代码的能力迅速提高，但由于用户界面（UI）设计中视觉和文本信号的多样性以及由此产生的代码搜索空间的广阔，从UI设计生成代码实现尚未受到太多关注。

设计转代码大模型

AutoGPT与LLM Agent解析

从任务列表中获取排在第一位的任务。

大模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

添加自定义工具在官方文档中，我们可以看到添加工具的说明：可以通过在 tool_registry.py 中注册新的工具来增强模型的能力。

ChatGLM3 大模型

使用 ChatGPT + Claude 撰写成功的商业计划书

商业规划的民主化人工智能不仅改变了我们编写商业计划的方式，还改变了谁可以编写商业计划。

工作

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

卷积神经网络）时间：20世纪90年代末至21世纪初关键技术：卷积运算和池化操作处理数据：适合处理图像数据应用场景：计算机视觉、图像分类、物体检测等 CNN是一种神经网络模型，它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的

大模型学习

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

由于LLM具有有限的上下文窗口长度，在处理当前任务时只能传递最相关的知识。

检索增强大模型

17K star！30秒偷走你的声音，开源声音克隆工具

现在的AI发展越来越快，生成一段语音不是难事，那如果生成的是你自己的声音？

OpenVoice 声音克隆开源

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。

大模型学习

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

训练数据是以英语为主的拉丁语系，另外还包含了来自GitHub的代码数据。

大模型微调训练

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]Segment Anything实现商业换装

与传统的分割工具相比，它的优势就在于自动检测，大大提高了分割效率。

Segment Anything 文生图

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

首先，简单说一下，视频的原素材全部由AI生成！

视频 StyleGAN

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(一）

AI模型，如ChatGPT自己，依赖于用户提供的提示来理解和执行任务。

提示词写作

RVC和SVC声音模型难找？推荐这个网站

为了达到逼真、自然的声音效果，需要大量高质量音频数据和计算资源，并且需要精细调整和优化模型。

声音克隆数字人

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

Ollama与LM Studio 在IT行业，选择合适的工具就像挑选一把适合自己手型的瑞士军刀，既需要精准又要求高效。

Ollama LM Studio 对比

RAG从入门到精通-RAG简介

前言 RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。

rag 大模型

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