文章列表-AI魔法学院

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什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

在微积分中，这种对微小变化的探究就是微分的精髓。

数学微积分科学

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

这里有一个形象的例子来解释，有两个小学生小明和小花，他们得到一个相同的任务就是学习区分狗和猫，小明是个急性子，他希望赶紧把任务完成然后就可以玩，所以，他学习方法简单直接，重点放在了猫和狗的差异特征上

LLM

GGUF格式详解

大端模式与小端模式大端模式是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中.小端模式是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中。

GGUF 大模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

在图像质量和文件大小之间平衡选项，是facefusion默认选项。

FaceFusion 文生图

LLM大模型推理输出生成方式总结

Top-K采样方式：每个时间步，会保留topK个字，然后对topk个字的概率重新归一化，最后在重新归一化后的这K个字中进行采样参数：top_k 缺点：在分布陡峭的时候仍会采样到概率小的单词，或者在分布平缓的时候只能采样到部分可用单词

大模型

Python几种常见算法汇总

我们使用递归的方式实现快速排序算法，首先选择一个基准值pivot，然后将列表分为左右两个部分，左边部分的元素小于基准值，右边部分的元素大于基准值，然后递归地对左右两个部分进行排序，最后将左、中、右三个部分合并成一个有序的列表

编程 python 算法

如何使用ChatGPT进行写作

例如，你可以告诉ChatGPT：“我想写一篇关于小企业如何利用社交媒体进行市场营销的博客。

ChatGPT 写作

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

与参数量高达 467 亿的 GPT-4 等大型模型相比，Mixtral 8x7B 更小的模型体积展现了 Mistral AI 对实用性的重视。

开源模型 Mixtral 8x7B

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

即使参数量较小的Llama3-ChatQA-1.5-8B，在整体指标上也超过了其他对比模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

原模型的大小约5G，有5x和7x的缩小版本，缩小后的模型大小分别约为 1G 和 0.7G。

SDXL

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

小扎的 llama2 模型发布已经十多天了。

开源模型

四木测评｜让教父唱《野狼disco》、恶搞《甄嬛传》，火遍全网的阿里明星项目EMO正式开放

把这张由Stable Diffusion 生成的 AI 小姐姐照片，丢进EMO操作界面，我们得到了下面这段视频：，时长00:14 整体来说，视频的质量还是比较高的，不论是同步口型、人物眨眼、还是头部运动

EMO 阿里全民演唱

数字人之声音克隆：无样本，1分钟样本完美克隆声音，开源

min_length根据显存大小调整，显存越小调越小。

数字人声音克隆 GPT-SoVITS

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

在上面的例子中，你可以看到两个维度：大小和类型。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

对于SD模型，其autoencoder模型参数大小为84M，CLIP text encoder模型大小为123M，而UNet参数大小为860M，所以SD模型的总参数量约为1B。

StableDiffusion 文生图

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