文章列表-AI魔法学院

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职场及工作中常用的方法论总结

帕累托原则　　帕累托原则又叫做二八原则，用于量化投入与产出之间的关系。

工作

知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

不知道你发现没有，这个知识树的结构其实很像金字塔原理？

大模型

用AI轻松玩转年度总结PPT

一、几个问题 1、什么是 AI AI，人工智能，它构建在人类已有的知识基础上，人们把已有的知识喂给 AI，让 AI 可以结合这些知识，组合产生各种内容。

PPT 年终总结

吴恩达Prompt教程之总结图解

本篇文章是前几篇文章的总结，一图胜千言，所以用如下的思维导图将吴恩达老师Prompt教程进行了梳理。

prompt 教程吴恩达

谈Agent构建平台的设计

而失败也就成了某种自然的结果。

Agent 构建

万字长文，AI大模型的应用实践总结

03 大模型算法模型结构：目前主流的大模型都是Transformer、MOE结构为基础进行构建，如果说Transformer结构使得模型突破到上亿参数量，MoE 稀疏混合专家结构使模型参数量产生进一步突破

大模型

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

Infini attention 让基于Transformer的模型能够在有限的内存占用和计算量下高效处理无限长的输入序列，它把压缩内存集成到标准的注意力机制中，并在单个Transformer块内构建了掩码局部注意力和长期线性注意力机制

大模型上下文

Stablediffusion3论文下载-确定了Stablediffusion3与Sora的架构是一致的

此外，在最初发布时，稳定扩散 3 将有多种变化，从 800m 到 8B 参数模型不等，以进一步消除硬件障碍。

SD 论文

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，对能够与大型语言模型（LLMs）无缝配合的 PDF 提取工具的需求日益增长（利用LLM从非结构化PDF中提取结构化知识）。

PymuPDF4llm PDF

SD3 正式开源 Sora同源架构

的发布，stability_ai也发布了其最新的模型Stablediffusion3,如果说一个是音视频方向，一个是图像生成方向，那么两者没有必然的联系，但Sora和Stablediffusion3的架构是出奇的一致

SD3 绘画

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

OPRO：LLM as optimizer APO本质上也是在构建一个optimizer，但其框架是参照gradient decent来设计的。

prompt 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 2D表情3D化，看着笑不停

可爱又迷人~ 制作步骤：一、谷歌表情厨房制作2D表情可爱化的步骤：https://emojikitchen.dev/ 左边表情和右边表情融合，动图演示一下。

Stable Diffusion

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

除了这些基础知识，我认为最有价值的部分在于，它总结了基于大型语言模型（LLM）的Agent的架构，使我们能够按照一定的标准范式去设计自己的Agent。

大模型 LLM Agent

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

于是，我们协助画像业务进行 Pipeline 架构改造，实现画像 embedding 从“季度更新”到“日更新”的功能架构升级，以及 All in One 分析处理体验；这让画像刻画“更实时

OLAP For Embedding 一体化数仓

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

简介 MLScraper是一个强大的Python库，用于从网页上提取结构化数据。

MLScraper Python库

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