演示體驗、持續更新
- 那些 AI Agent 要踩的坑：探討多種 AI 代理人工具的應用經驗與挑戰，分享實用經驗與工具推薦。
- 多種 AI 代理人工具應用與體驗，並指出部分工具在穩定性和安裝過程中存在挑戰。
- 包括 Cline、MCP、OpenManus、MetaGPT、LangManus、OWL、UI-TARS、autoMate 和 OmniParser。
- 白話文手把手帶你科普 GenAI：淺顯介紹生成式人工智慧核心概念，強調硬體資源和數據的重要性。
- 介紹生成式人工智慧（GenAI）的核心概念，包括大型語言模型（LLM）、提示詞設計（Prompt）、檢索增強生成（RAG）、微調（Fine-Tuning）、功能調用（Function Calling）、工作流程（Workflow）、代理人（Agentic）和多模態（Multimodal）等。
- 分享這些技術在實際應用中的經驗，並強調了硬體資源和數據在開發過程中的重要性。
- 大型語言模型直接就打完收工？：回顧 LLM 領域探索歷程，討論硬體升級對 AI 開發的重要性。
- 回顧在大型語言模型（LLM）領域的探索歷程，分享了在語音識別、文本分類等多個自然語言處理（NLP）任務中的實踐經驗。
- 隨著 LLM 的出現，許多過去需要複雜處理的任務變得更加簡單，並討論了硬體升級對 AI 開發的重要性。
- 那些檢索增強生成要踩的坑：探討 RAG 技術應用與挑戰，提供實用經驗分享和工具建議。
- 探討了檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術的應用與挑戰，特別是結合知識圖譜的 GraphRAG 方法。
- 分享在本地端部署大型語言模型（LLM）的經驗，並強調了硬體資源的重要性。
- 還介紹如何有效地將文檔拆分為片段（chunk），並使用嵌入模型和重新排序器（Reranker）來提升檢索結果的準確性。
- 提供多種開源工具的推薦，如 Ollama、xinference 和 MinerU，來協助處理 PDF 等非結構化資料。
- 文章強調了在實施 RAG 技術時需注意的各種挑戰，並提供了實用的經驗分享和工具建議。
- 那些大型語言模型要踩的坑：探討多種 LLM 工具的應用與挑戰，強調硬體資源的重要性。
- 探討多種大型語言模型（LLM）工具的應用與挑戰，包括 Ollama、Dify、OpenManus、LangFlow、Flowise、RAGFlow、AnythingLLM、CrewAI 和 AutoGen。
- 分享這些工具在實際應用中的經驗，並指出部分工具在穩定性和安裝過程中可能遇到的困難。
- 強調了硬體資源在 LLM 開發中的重要性，並提供了硬體升級的建議。
- Large Language Model，LLM：探討 LLM 的發展與應用，強調硬體資源在開發中的關鍵作用。
- 探討大型語言模型（LLM）的發展與應用，特別是 OpenAI 的 GPT-3 和 ChatGPT 的影響力。
- 詳細說明了訓練這些模型所需的龐大資源，例如，訓練 GPT-3 模型需要使用 1,024 張 A100 GPU，耗時 24 天。
- 強調硬體資源在 LLM 開發中的關鍵作用，並分享了作者在硬體升級方面的經驗。
- ComfyUI + Stable Diffuision：深入探討影像生成與分割技術的應用，強調硬體資源的重要性。
- 深入探討了多種影像生成與分割技術的應用與發展，特別是 ComfyUI、Stable Diffusion、FLUX、Segment Anything Model 2（SAM2）等工具的結合使用。
- 分享實際應用中的經驗，並強調了硬體資源在影像處理任務中的重要性。
- 介紹了多模態模型的應用，展示了如何同時處理文本、影像等多種數據形式，以提升影像生成與分割的效果。
- 那些ASR和TTS可能會踩的坑：探討 ASR 和 TTS 技術應用中的問題，強調數據質量的重要性。
- 探討了在自動語音識別（ASR）和文本轉語音（TTS）技術應用中可能遇到的問題與解決方案。
- 分享在實際商業場景中使用 OpenAI 的 Whisper 模型的經驗，並強調了微調模型以提升中文語音識別效果的重要性。
- 文章介紹了多種開源工具，如 faster-whisper、WhisperX 和 BELLE-2，這些工具可用於優化 ASR 和 TTS 的性能。
- 強調數據質量在模型訓練中的關鍵作用，並提供了處理和訓練數據的工具與技巧。
- 那些自然語言處理踩的坑：分享 NLP 領域的實踐經驗，強調數據質量對模型效果的影響。
- 分享在自然語言處理（NLP）領域的實踐經驗，涵蓋文本糾錯、文本分類、文本相似度、命名實體識別、文本摘要和機器閱讀理解等應用。
- 強調數據質量對模型效果的關鍵影響，並指出在深度學習興起前，已有多種演算法可供使用。
- 文章提到 BERT 等模型的出現對 NLP 領域的重大影響，並建議讀者了解相關技術。
- 那些語音處理 (Speech Processing) 踩的坑：分享語音處理領域的實務經驗，強調資料品質對模型效果的影響。
- 分享在語音處理領域的實務經驗，涵蓋了說話者辨識、語音增強、語音分離等多個面向。
- 強調資料品質對模型效果的關鍵影響，並指出在深度學習興起之前，已有多種演算法可供使用。
- 文章提到硬體資源在語音處理任務中的重要性，分享了作者在硬體升級的經驗
- 手把手帶你學 Pytorch、CUDA、NVIDIA-SMI、cuDNN、Ubuntu、NGC、Docker、NVIDIA-Docker 的安裝與設定：詳細介紹在 Ubuntu 上安裝深度學習環境的步驟，分享實際操作經驗。
- 詳細介紹在 Ubuntu 系統上安裝與配置深度學習環境的步驟，包括 TensorFlow、PyTorch、CUDA、NVIDIA-SMI、cuDNN、NGC、Docker 和 NVIDIA-Docker 等組件。
- 分享在實際操作中可能遇到的挑戰與解決方案，並強調硬體資源在深度學習開發中的重要性。
- 文章還介紹了作者在硬體升級方面的經驗，展示了從 GIGABYTE GTX 960 4G 到 RTX 6000 Ada 48 GB 等顯卡的演進過程。
- 多種 AI 代理人工具應用與體驗，並指出部分工具在穩定性和安裝過程中存在挑戰。
- 包括 Cline、MCP、OpenManus、MetaGPT、LangManus、OWL、UI-TARS、autoMate 和 OmniParser。
- 介紹生成式人工智慧（GenAI）的核心概念，包括大型語言模型（LLM）、提示詞設計（Prompt）、檢索增強生成（RAG）、微調（Fine-Tuning）、功能調用（Function Calling）、工作流程（Workflow）、代理人（Agentic）和多模態（Multimodal）等。
- 分享這些技術在實際應用中的經驗，並強調了硬體資源和數據在開發過程中的重要性。
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- 探討大型語言模型（LLM）的發展與應用，特別是 OpenAI 的 GPT-3 和 ChatGPT 的影響力。
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- 文章介紹了多種開源工具，如 faster-whisper、WhisperX 和 BELLE-2，這些工具可用於優化 ASR 和 TTS 的性能。
- 強調數據質量在模型訓練中的關鍵作用，並提供了處理和訓練數據的工具與技巧。
- 分享在自然語言處理（NLP）領域的實踐經驗，涵蓋文本糾錯、文本分類、文本相似度、命名實體識別、文本摘要和機器閱讀理解等應用。
- 強調數據質量對模型效果的關鍵影響，並指出在深度學習興起前，已有多種演算法可供使用。
- 文章提到 BERT 等模型的出現對 NLP 領域的重大影響，並建議讀者了解相關技術。
- 分享在語音處理領域的實務經驗，涵蓋了說話者辨識、語音增強、語音分離等多個面向。
- 強調資料品質對模型效果的關鍵影響，並指出在深度學習興起之前，已有多種演算法可供使用。
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- 手把手帶你學 Pytorch、CUDA、NVIDIA-SMI、cuDNN、Ubuntu、NGC、Docker、NVIDIA-Docker 的安裝與設定：詳細介紹在 Ubuntu 上安裝深度學習環境的步驟，分享實際操作經驗。
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- 分享在實際操作中可能遇到的挑戰與解決方案，並強調硬體資源在深度學習開發中的重要性。
- 文章還介紹了作者在硬體升級方面的經驗，展示了從 GIGABYTE GTX 960 4G 到 RTX 6000 Ada 48 GB 等顯卡的演進過程。