文章列表-AI魔法学院

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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

如果你以前是以思维导图来学东西，现在要求你把思维导图换成笔记软件。

大模型

AIGC的7个黑暗面

即使要求人类仔细检查AI，效果也不是很好。

大模型

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

开发者可以根据特定目标的具体要求创建并定制自己的代码模板，丰富且灵活的定制选项将帮助开发者充分运用 AI 辅助潜力，同时继续保持适当的代码风格。

开源模型

面向知识图谱的大模型应用

这需要对数据结构有深入的理解，预测计算需求的能力，以及根据实时数据分析结果动态调整策略的能力。

知识图谱大模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

文心一言 4.0 GPT-4 claude-2 比对文心一言（4.0）、GLM 4.0、GPT-4、Baichuan 3、claude-2逻辑推理能力不相伯仲，没有求值错误

Baichuan 3 大模型

回望做大模型一年后的感悟

不过，当时也看到了OpenAI内部对于AGI和商业化的追求是有明显的差异化的，因为在microsoft的时候有不少research team和product team合作的痛苦经验，深知两个方向所优化的目标是高度不

大模型感悟

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

要求模型在识别事实错误后生成正确答案。

大模型 RAG检索增强

深入探讨：Agent全自动写作长篇小说技术原理解析

这里是你要求学生遵循的高层次情节:{plot} 这里是他们写的第一章:{response['choices'][0]['message']['content']} 现在,以一种远胜过你学生版本的方式重写这本小说的第一章

Agent

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

同时，它也支持多个模型和插件（包括controlnet），输入数据同时控制一张图片，满足你对视角，动作，场景细节的要求，甚至得益于它的高效率和搞控制能力，许多AI动画爱好者狂喜，尽管这些人数量不多，因为要做到这些

文生图

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

如果原始脚本很简单，直接将内容拷贝过来可能就足够了；如果追求性能，就要适当添加类型注解。

Python 程序

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

代码实现我们需要使用3个主要工具/组件： 1、LlamaIndex是一个编排框架，它简化了私有数据与公共数据的集成，它提供了数据摄取、索引和查询的工具，使其成为生成式人工智能需求的通用解决方案

RAG 大语言模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

使用这些数据库构建的显著缺点变得清晰起来: · 操作复杂性：仅为向量数据持续维护单独的数据库增加了另一层操作开销，要求团队跨多个系统复制

大模型 PostgreSQL

从零开始：构建你的首个ComfyUI工作流

tab=readme-ov-file 2.1 WebUI与ComfyUI对比 ComfyUI提供了极高的自由度和灵活性，支持高度的定制化和工作流复用，同时对系统配置的要求较低，并且能够加快原始图像的生成速度

comfyui 文生图工作流程

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

刚好可以在扣子平台实现功能需求。

Kimi 扣子Coze 大模型

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

除了训练速度符合需求，多机训练模型的loss下降趋势和单机模型训练的趋势基本一致，也符合预期。

大模型

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