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GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

昨日推出的“提示词安全卫士”，其独特之处在于，当你需要获取最新的防注入提示词时，这款GPTs会通过Action，从远端的Notion数据库中提取一个链接，以此分享实时更新的提示词。

GPTs Notion

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

通过理解超越单纯识别的姿势变化，GPT-4V 可以从人类动作和动作的微妙之处中获得意义。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

智能时代的变革者：定制化GPTs重塑未来的五大预言

想象一下，通过定制化的智能助手，您能够优化个人生活，提升工作效率，甚至开创独特的事业机遇。

GPTs 智能

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

一本文概要本论文探讨了在系统性投资策略开发中，如何通过改进回测技术来避免常见的陷阱和偏差，进而提高策略在样本外的表现。

回测方法

60.2K Star！别再熬夜写样式了！Screenshot-to-Code：截个图，代码全搞定！！

别慌，这些问题 Screenshot-to-Code 通通帮你搞定！

Screenshot-to-Code 代码

图像作为prompt#IP-Adapter

IP-Adapter通过解耦的交叉注意力机制，将交叉注意力层分离为文本特征和图像特征，实现了图像提示的能力。

prompt IP-Adapter 文生图

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

大模型通常在一个广泛的任务上预训练，然后可以通过微调（fine-tuning）适应特定的应用场景。

大模型从零开始

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

今天作者将分享如何通过提示词提高多人图的抽卡率。

文生图

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

虽然其中重要内容很多，但一条具有革命性意义的消息让人很难不注意到：OpenAI消除在某些用例中对纯向量数据库的需求。

检索增强生成大语音模型

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

但由于「套壳」本身并没有清晰、准确的定义，导致行业对套壳的理解也是一千个读者有一千个哈姆雷特。

大模型套壳

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。

RAG 检索增强

【开源看AI】4.2K star！Reor：AI自动帮你发现知识之间的连接

关键特性 ✨ · 笔记连接：通过语义相似性，自动在“相关笔记

Reor 开源工具知识管理

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

为了下文行文方便，这里会将本篇文章想要表达的核心思想做一下定义。

泛化大模型

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

该方法利用规划领域定义语言（PDDL）作为描述规划问题的中间接口。

Agent

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。

大模型训练

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