文章列表-AI魔法学院

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大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

对于每一种新的类型，编码表示的大小都会增长，因此数据集的计算成本会变得很高。

大模型

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

而货架类电商淘宝、京东等需要直播引进公域流量，提高店铺转化率，“直播改变了人们的消费习惯，过去消费者是看店铺详情页购物，现在是看直播提供的情绪价值购物。

数字人

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

给定一些示例和定量的成功指标，这些工具可迭代式地找到输送给 LLM 的最优语句。

prompt 大模型提示

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

随着时间的推移，这些系统从基于规则的自动化流程，逐渐演变为更加复杂、能够学习和适应的智能系统。

ai 客服

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

可以根据LLM的思考，来衡量他要采取的行为是否合理。

大模型

15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！！

Prompt 2 爆款 SEO 文章标题作为一个专注于创作文章的写手，根据以下变量，以生成｛｛数量｝｝个爆款SEO文章标题。

写作 prompt 提示词

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

之所以会如此，是因为与重建一张静态图片不同，我们视觉所看到的的场景、动作和物体的变化是连续、多样化的。

stablediffusion

Selenium+ddddocr | 再也不担心图片验证码

DdddOcr()先创建一个文字识别对象，然后用with open()方法将验证码图片以二进制方式读取，接着调用classification()方法将图片的二进制字节类型进行文字识别，识别出来的文字会返回到变量之中

Selenium ddddocr库

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这种方式适合于知识更新频繁且对时效性要求较高的场景，能够快速反映最新的数据变化。

知识库 RAG检索增强

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

行动模块扩展了代理的行动空间，包括文本输出、实体行动和使用工具等，使其能更好地响应环境变化、提供反馈并改变和塑造环境。

大模型

大模型训练工程那些事

正如曼哈顿工程以核裂变的链式反应为科学理论基础，业界大模型训练同样奉行一些指导性原则，我愿意称为第一性原理: · Scaling Laws[1][2]: 这一原则基于观察到的模型训练规模与性能之间的关系

训练工程大模型

SD入门教程三：采样器及参数调整

人物修复（ADetailer插件）人物修复这个插件能很好的控制了人物的脸型、眼睛、体型、四肢，保证了生成人物时不再扭曲变形。

SD 入门教程

AI绘画：stable difussion SD插件之无限抽卡神器 dynamic prompts（动态提示词）

先上图，通过插件改变头发颜色案例如下：二、插件安装方法一： 1.

AI图片

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

根据 OpenAI 员工和研究人员的说法，该公司现在难以获得高质量的培训数据，开发人员已经耗尽了网站、书籍和其他用于预培训的公开文本。

Scaling Law AI大模型

StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！

④分辨率设置（Empty Latent Image）这里主要设置图像的大小和一次生成的数量。

comfyui sdxl 文生图

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