文章列表-AI魔法学院

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Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

该模型在对话式问答和检索增强型生成等能力方面表现出色，在综合评测指标上甚至超越了当前业界顶尖的GPT-4模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

「语音识别的未来已来」——探索Distil-Whisper，轻量级AI的强大力量

在AI技术的浪潮中，一款新型的语音识别模型Distil-Whisper以其独特的魅力和强大的性能脱颖而出。

Distil-Whisper 语音识别

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

，稀疏检索，多向量检索三种不同检索手段。

BGE M3-Embedding 多语音检索

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

一直以来，基于向量的文本检索是重要的研究议题之一。

GPT

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

但很少有案例像Contextual.ai提出的基于情境语言模型（CLMs）的“RAG 2.0”那样引人注目，它旨在使标准检索增强生成（RAG）——目前最流行（如果不是最受欢迎的话）的生成式AI模型实现方式之一

RAG 大语言模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

本文主要介绍了 Text2SQL 的基本概念，以及 RLHF 的概念和框架，最后结合 DB-GPT-Hub 项目，将 RLHF 方法应用于 Text2SQL 任务进行实践探索。

Text2SQL RLHF

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

Stable diffusion V1.5 以及基于此模型的微调模型都能使用非常多种类的 ControlNet 模型，比如 depth（深度图）、canny（边缘检测）和 openpose

SDXL

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

今天我们继续剖析 RAG，将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理，以及它们是如何应用的。

RAG Embedding

TypeChat 入门指南

TypeChat 的入门示例要检验 TypeChat 代码的实际效果，让我们思考一个示例。

TypeChat

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

介绍随着大型语言模型（LLM）的快速发展，它们为 AI 应用开发提供了强大的功能和灵活性。

Ollama Dify 大型语言模型

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

本文将指导您如何使用ChatGPT来检查论文引用的准确性、深化研究方法、提升数据分析技能、分析统计模型、提高研究效率、解释复杂概念。

ChatGPT 案例

阿里巴巴语音实验室发布开源语音处理框架ClearerVoice-Studio，支持语音增强、分离、目标说话人提取

它集成了先进的语音增强（Speech Enhancement）、语音分离（Speech Separation）和音视频扬声器提取（Audio-Video Speaker Extraction）功能，能够在嘈杂环境中清理音频

ClearerVoice-Studio 语音

SD入门教程七：ControlNet篇-Canny边缘检测预处理器

\extensions\sd-webui-controlnet\models在这个路径下检查下模型是否在models文件夹下

Canny SD

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

比如我最近对RAG技术感兴趣，找到最新一篇的论文https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf，直接登录https://kimi.moonshot.cn/，拖进去。

KimiChat 写作

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