文章列表-AI魔法学院

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Yi技术报告细节分享

o 学习式过滤：通过困惑度、质量、安全和文档连贯性4种评分器来对文本进行过滤，其中，困惑度评分器利用KenLM库，按照CCNet的方法评估大量网络文本，丢弃困惑度分数明显高于平均水平的文本

Yi模型大模型

使用 ChatGPT + Claude 撰写成功的商业计划书

进度跟踪和评估。

工作

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

模型评估与优化为了确保模型的性能和质量，使用了多种评估指标来评估Westlake - Omni的性能，如语音识别准确率、情感分类准确率、语音合成自然度等。

Westlake -Omni 语音

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

搜索过程可以是广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS），每个状态由分类器（通过提示）或多数票进行评估。

agent

RAG超参数调优食用指南

ParamTuner 不仅可以定义我们想要的任何目标函数，例如带有评估的 RAG 管道；还能够以同步或者异步的方式进行网格搜索；并且 LlamaIndex 官方使用了

rag 大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

评估智能体旨在基于它们的环境和经验产生可信的行为。

大模型

ChatGPT论文润色进阶指令

深度分析与评估指令：请帮我深入分析研究方法和数据，并提供优缺点评估。

ChatGPT 写作

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

#8226; MMLU 是Hendrycks et al 2020年在论文 "Measuring Massive Multitask Language Understanding" 中提出的，它旨在评估语言模型在广泛的知识领域和任务类型上的理解能力

ChatGPT 国产大模型

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

为了评估生成质量，采用FID度量。

PhotoMaker 文生图

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

（2）传统的基于GAN的判别器在音频-口型同步检测方面准确率较低：传统的GAN判别器只使用单帧图像来评估口型同步，缺乏时间上下文信息，无法评估口型动态变化质量。

wav2lip 语音

必读！RAG好用的3种Router

它重复此过程多次，并根据各种指标评估性能。

RAG Router

分享一个结构化AI提示词模版

风险评估 - 财务指标: [具体指标] 知识(K): - 市场数据: [行业现状] - 竞争格局: [主要竞争者] 🎨

提示词模板

Stability AI开年首个大模型：专写代码，支持18种编程语言，上下文100K，苹果笔记本离线就能跑

BigCode评估中，在包含多种编程语言的MultiPL-E数据集上，Stable Code 3B与类似大小的模型相比，都拿下了SOTA性能。

Stability AI 大模型

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

为了评估Qwen-Audio的普适理解能力，我们进行了全面评估，包括自动语音识别（ASR）、语音到文本翻译（S2TT）、自动音频字幕生成（AAC）、声场分类（ASC）、语音情绪识别（SER）、音频问答（

大模型语音

用AI生成PPT、用AI优化PPT

我在前几天写过相关文章，当时我在文中引用的是百度AI对话的PPT生成插件，我对这个插件生成的PPT的评价不高，但是在体验了百度文库的智能PPT功能后，有种“识别三日，当刮目相看”百度的感觉。

ppt AI生成PPT

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