文章列表-AI魔法学院

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检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

没有考虑查询意图和场景相似的查询在不同意图和场景下，需要不同的检索策略。

大语言模型 RAG检索增强

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

丰富的召回模式用户可以自由选择所需的召回模式： N 选 1 召回：先根据用户输入的意图选择合适的知识库，然后从知识库检索所需的文档，适用于知识库彼此隔离，不需要互相联合查询的场景

Dify 大模型知识库

五大AI工具自动生成PPT效果对比

头图：提示语： Cartoon drawing of a WPS AI robot holding a large PPT presentation titled 'Baidu Wenxin

PPT 办公智能

Prompt：我常用的对话技巧

对于昨天的文章，我想生成一张图片，我会这样问 GPT Text:"""这篇本来是想写“链式思考（CoT）”的，但是最新的几个主流模型已经在简单的推理上自动应用了 CoT，如下：Moran：我去水果摊买了

prompt 大模型

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

这里是XAgent绘制的一张图：案例2.

ChatGPT 智能体 Agent

各个语种互相翻译：Meta推出NLLB-200 AI模型，可实现200种语言互译

△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都可以两两互译，所以咱们能用NLLB把阿斯图里亚语、卢甘达语、乌尔都语等地球上的小众语言直接译成中文了。

翻译大模型

Ilya认错，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

上图即是OpenAI解释o1的博文，x轴标记为「训练时计算」和「测试时计算」。

Scaling Law AI大模型

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

状态机可视化使用图形化工具展示状态机的状态和转换关系,便于理解和文档化: def generate_graph(self): "

Python状态机设计模式

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

Coze：在表格和图片支持上有优势，适合需要智能标注的场景，但在一些高级功能上略显不足。

智能体平台对比

clone-voice：一键克隆声音，开源AI技术让声音创作更便捷、更个性化

Mel-spectrogram是一种能够有效捕捉音频信号频谱特征的工具，它将音频信号转换为一种更适合机器学习模型处理的图像形式，成为许多语音合成模型的标准输入形式，有助于模型更好地理解和学习声音的特征。

clone-voice 声音克隆

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

如图：接着我们做一个多任务分配，既然是桃园三结义，就让他们发表一下誓词，提示词是这样的： 1.

多任务模式分配传递

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

训练语料库的组成如图 1 所示。

大模型

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

我们都有一些非理性的信念，只要不试图用贝叶斯推理证明它们，那就完全没有问题。

贝叶斯定理

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

下图展示了 top-p 值为 0.9 的 Top-p 采样效果： top-p 值通常设置为比较高的值（如0.75），目的是限制低概率 token 的长尾。

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

“AI总共就干两个事，降本增效和优化体验，从商业化的角度上而言，用数字人做短视频能节省很多成本，毕竟视频的信息传播丰富度、简易程度比文字图片都要高。

数字人

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