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【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

作者先是回顾了并总结了和上述相关的两条表征学习路线：（1）构建image和text的联系，比如利用已有的（image，text）pair数据集，从text中学习image的表征；（2）获取更多的数据

OpenAI 自然语言监督

除了深度换脸、模拟配音，还能口型匹配的AI软件出现了

DeepMedia公司的创始人Rijul Gupta表示：“我们基本上已经完美地实现了这项新技术，任何人都可以克隆任何人的声音，并通过5秒钟的音频参考，让它用不同的语言说话。”

AI

PymuPDF4llm：PDF 提取的革命

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，对能够与大型语言模型（LLMs）无缝配合的 PDF 提取工具的需求日益增长（利用LLM从非结构化PDF中提取结构化知识）。

PymuPDF4llm PDF

构建开源多模态RAG系统

这篇文章探索和了解如何创建一个高效的RAG系统，结合ChromeDB和Hugging Face等开源技术在大型语言多模态应用中的力量。

RAG 大模型

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

开始具体分析韩国的Avatar运营情况，一个图表直接上最重要的收入数据，并对数据进行总结。

PPT 腾讯立项汇报

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

计划执行完成后,我们允许LLM反思观察结果,以识别任何异常(例如由于数据格式失败导致的结果质量差或错误)。

大语言模型推荐

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

在我的搜索项目中，我尝试使用RAG，这让我开始思考其潜在的改进方式；我相信RAG目前还不能完全满足用户的需求，需要进一步升级。

RAG-Fusion 检索增强

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

为了帮助你进行这项任务，请参考以下原创性加强建议： 1.

Prompt ChatGPT

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

2.4 初步跑图（批量）把上述的参数调整好了之后，我们就可以进行初步的跑图了，可以调整总批次数量（显卡一般的控制在4左右）。

文生图

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

除直接检索外，还支持高级搜索，你可以可根据检索需求，灵活组合选取检索条件（页面右上角的「跨库检索」还可以选择需要额外检索的数据库，包括期刊、国内会议、报纸、年鉴、法律法规、工具书、案例）公文参考资料这块

新华妙笔写作

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

零基思考： “将零基思考应用于[我的商业决策]，问自己是否还会做出相同决定，基于当前的知识和信息，以确保决策是基于全面的重新评估。”

prompt

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词)

无论你从事什么行业，它总能在一些场景下帮到你。

DALL-E 提示词文生图

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

公司内情员从冗长报告中提炼关键信息,识别风险,总结成一份备忘录,公司内情员帮你搞定。

prompt 写作

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

从脑海中的画面到写出Prompt,再到生成文本内容,这是一个正向向思考的过程。

工作流教学

TypeChat 入门指南

一旦定义了类型，TypeChat 就会处理剩下的事情，使用类型构建对 LLM 的 prompt，根据 schema 验证 LLM 响应，总结实例来确保与用户意图保持一致。

TypeChat

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