文章列表-AI魔法学院

文章列表

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

输入注释，tab 一下，几十行代码就出来了。

大模型

教小朋友学习AI绘画的同时避免生成不健康图片

如果选好了大模型，不允许小朋友改动任何设置，推荐直接选择“冻结系统设置”，这样连模型也无法更换。

小朋友绘画

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

“传统 scaling laws 下的 LLM 进展可能会放缓”，有研究人员和企业家担心，生成式 AI 已经遇到了障碍，即使如 OpenAI 般急于扩大该技术使用规模的公司，也发现这在实践中很棘手。

Scaling Law AI大模型

AI人工智能大模型通用办公提示词-献给像我一样的社畜们

我会写你的公式，你会执行公式，你只会回复 excel 表的结果作为文本。

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

据行业媒体「智能超参数」的统计，今年前三季度，智谱AI中标项目达22个，分布在通信、金融、能源、教科等行业，且以央国企客户为主，从拿单量来看，仅次于科大讯飞、百度。

AI 大模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

预训练目标是捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识。

大模型训练

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

，从错误中吸取经验教训，并为接下来的行动进行分析、总结和提炼，这种反思和细化可以帮助 Agents 提高自身的智能和适应性，从而提高最终结果的质量。

agent

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

本文方法中国的CSI 300和CSI 500数据集以及美国的NASDAQ 100和S&P 500数据集上进行了广泛的实验，结果表明MCI-GRU在多个指标上均优于现有的最先进方法。

MCI-GRU 股票大模型

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

ensp; · 专业与非专业用户的差异

prompt 提示词

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

这篇综述从预训练、适应调整、利用和能力评估四个方面对LLM的最新进展进行了文献综述，并总结了LLM的关键发现、技术和方法。

大模型

TTS，一个奇妙的AI工具

当我们制作视频的时候，就会发现，给视频配音真是一件非常专业的事，对于非专业人士，费工费力后，完成的配音效果往往并不理想。

TTS 文本转语音

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

段会在后台定期合并在一起，以控制分段总数并限制每个分段的总体搜索时间开销。

向量数据库

深度 | Meta AI助手大测评，市值蒸发万亿都因它？

· 评估方法和发现：评估通过提出普通人可能会问的问题来进行，并将Meta AI的回答与其他模型或期望的结果进行比较

Meta AI 测评

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

随着互联网的发展，非结构化数据如电子邮件、论文、传感器数据、照片等变得越来越普遍。

开源模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

也因此，业内人士评价，「Grok-1 在这么大的参数量规模上只实现了这么小的效果，实际是失败的。」

Grok-1 开源模型

<...49 50 51 525354 55 56 57 58 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1