文章列表-AI魔法学院

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Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

当用户提问时，系统会找出与之最相似的问题，然后返回对应的分段作为答案，实际的流程如下所示：从上面的流程可以看到，Q&A 模式下会根据原始文档生成问答对，实现实现是在 api/

Dify 大模型知识库

绝对是你的下载神器！AixDownloader可让你从任何网页下载你想要的内容，音乐、视频、图像、文件等！

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ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

一种很新的交互方式来了学生时期，我们应该都见过白板，老师用可以擦除的马克笔，在白色的平滑板面上写公式。

ChatGPT 聊天

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

然而，针对大模型在垂直应用场景中的数据准备，还有诸多问题并不明确：在业务场景中，大模型对数据准备有什么要求？

大模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

with AlphaCodium: From Prompt Engineering to Flow Engineering》受到了各方的关注，特别是OpenAI技术大佬Andrej Karpathy对论文中提出的

LLM 范式迁移

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

虽然诚然，不是所有的错误都可以通过上述机制处理，但本文提出了一个针对多智能体应用的定制日志系统作为 AgentScope 的最后保障。

AgentScope 语言大模型智能体

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

前言近日，Nvidia推出了一款名为Llama3-ChatQA-1.5的对话问答模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

； 2.并发处理能力稍强，大于30QPS； 3.稳定性要好，系统故障和奔溃率要低于0.05%； 4.安全性要强，符合国内的政策法规，经过备案，对敏感词有过滤，对用户输入有识别和违禁词的拦截； 5

大模型调研

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

根据上下文窗口大小和用作上下文的输入变量，它可以适应不同的LLM类型，例如对话历史记录、搜索结果、先前的答案等。

开源模型

将文本转化为3D动画：DeepMotion推出MotionGPT，开启动画新时代！

这是一款基于生成式AI的工具，可以将文本提示无缝转换为复杂的3D动画，简化了动画创作过程，同时也超越了物理障碍，使得更多不同类型的创作者和行业可以使用3D动画。

3D 动作捕捉

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Prompt learning过程中context window限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用

大模型

深入浅出人工智能常用技术，让你轻松掌握AI应用核心！

人工智能是关注机器智能的一门领域，其中有许多常用技术可以被应用到各种方向的领域。

人工智能

【工具书】文生图常用的正向反向提示词以及常用词中英文对照表

1、提示词对照表反向常用：((ugly))),(((duplicate))),((morbid)),((mutilated)),(((tranny))),(((trans))),((trannsexual

文生图 prompt 提示词

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

理解和回应情绪暗示使人类在解决问题方面具有明显的优势。

Prompt 大模型情感激励

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

因此，我们应该珍惜每一次亮相的机会，充分准备并展现自己的最佳状态。

中文大模型训练

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