文章列表-AI魔法学院

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Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

这种方法的动机是管理倒排索引，倒排索引不擅长就地修改，但可以有效地合并。

向量数据库

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

假设用户在搜索 “土豆”，而数据库中的记录使用了 “马铃薯”： o• 未配置同义词：ElasticSearch只能严格匹配“土豆”，可能会返回空结果。

ElasticSearch 智能搜索

大模型压缩首篇综述来啦~

以GPT-175B模型为例，它拥有1750亿参数，至少需要320GB（以1024的倍数计算）的半精度（FP16）格式存储空间。

大模型

从声纹模型到语音合成：音频处理 AI 技术前沿 | 开源专题 No.45

它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码，可以产生高质量音频。

AudioCraft 音频

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

WordPiece WordPiece 很好理解，就是将所有的「常用字」和「常用词」都存到词表中，当需要切词的时候就从词表里面查找即可。

大模型训练

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

您的数据注释者需要了解您的品牌和虚拟助理的“性格特征”，以创建与您的定位一致且一致的培训数据，在构建人工智能时，公司常常低估设计的重要性。

大模型产品经理

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

它真是太有趣了，玩着玩着就停不下来，不知不觉就搞出了 30 个T恤风格，欢迎大家品鉴。

DALL-E T恤设计

AI改变未来，ChatDoc手把手教你写研报

工具的原理和逻辑非常清晰：后端依托ChatGPT（我猜后面可以接入其他主流大模型），前端接收上传的文档（PDF等格式），用AI的逻辑来解读文档。

大模型应用写作

Finchat：一个基于AI人工智能的金融数据分析工具，让你有一个私人投资助理！

Finchat的使用非常简单，你只需要在网页或手机上打开finchat.io，输入你想要查询的问题，就可以看到Finchat为你生成的回答。

用户 finchat

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

Notion示例数据库内容：通过GPTs查询示例数据库： GPTs如何连接Notion 01 Notion配置 &ensp

GPTs Notion

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

我们之前已经做了很多方面的优化了，包括： · 优化内容提取的方法：从源头解决内容提取的有效性，包括文本内容、表格内容

RAG 检索增强

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

在RAG应用中，用户的查询或者提问，会被用于向量存储查询，以获得最相似的信息片段。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

20个常见AI绘画工具大汇总（含免费版哦~）

AI绘画通常利用深度学习算法、神经网络[1]和已有的数据集[2]，如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）[3]和神经风格迁移[4]等技术，来学习和理解绘画的特征

文生图

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

§ 更快的推理速度：基于稀疏注意力机制，处理百万上下文时，首字返回时间从4.9分钟降低到了68秒，实现了4.3倍加速。

Qwen2.5 开源模型

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

最多时，该公司在全国各地招募了3000个代理商，代理费收入过亿。

数字人

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