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Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

**内容拓展**：为原文融入相关的背景知识、真实案例或历史事件，以增强文章深度和广度。

Prompt ChatGPT

职场及工作中常用的方法论总结

情景：事情发生的背景和环境；　　任务：承担的任务或职责；　　行动：为了实现目的采取的措施；　　结果：最终得到的成果；　　学会STAR法则可以帮助我们更好的表达，让别人更好的接受。

工作

OCR终结了？旷视提出可以文档级OCR的多模态大模型框架Vary，支持中英文，已开源！

背后原理目前的多模态大模型几乎都是用 CLIP 作为 Vision Encoder 或者说视觉词表。

OCR 手写文字识别

让你不怕任何事的3个顶级思维（建议收藏）

刘和平发现，许多情节和角色虽然具有历史背景，但对整个故事线没有实质性的贡献。

灰度思维减法思维

如何通过AI变现，举个详细的例子?

02.指令定制的市场前景如何？

生成式AI

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

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

记得去年过年那会，他为了炫技，画了一副粉红色风景画，梵高莫奈一通乱丢，上淘宝打印出来，定制画框，巴巴的带回家送他爹，要他爹挂起来，他爹沉默着塞在了沙发后面。

stablediffusion prompt 提示词

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

这个框架一共包括5部分：阐述背景B(Background)、定义角色R(Role)、定义目标0(Objectives)、定义关键结果K(Key Result)、试验并改进E(Evolve）。

提示词写作自媒体

万字长文｜40万人学习过｜28个ChatGPT使用技巧，带你从入门到精通

技巧六：提供充分的背景信息字节跳动内部流行着张一鸣说过的一个重要管理理念，就是“context，no control”，这是说在企业内部的上下级和合作事项的沟通上应该提供充分的背景信息，而不是用权利手段去控制一个员工做什么事情

ChatGPT 使用技巧教程

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

最后，作者进行了一个更具实际意义的实验，即从Wikipedia语料库中检索一组文档并添加一些无关文档，以模拟现实世界中的应用场景。

RAG 检索增强

数字人直播哪家强？中国数字人平台分析大全

在人工智能和虚拟现实技术融合发展的大背景下，中国的数字人技术厂商正在积极探索AI数字人作为新业务领域。

数字分身数字人

Falcon 180B 开源影响了谁？

其背后的TII研究中心总部位于阿联酋阿布扎比，今年5月底该研究中心刚开源了阿联酋第一个大规模人工智能模型“Falcon 40B”，供研究和商业使用，并在发布Falcon 40B时便期望在不久后开发和宣布

大模型

大模型应用设计的10个思考

在这个背景下，我们需要更深入地理解代码与模型各自的优缺点，以便更为有效地利用它们解决问题。

大模型应用

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

当我们拿到开源大模型的时候，通常会与实际场景结合来对大模型做一波Post-Training，进而改变预训练模型的权重来实现LLM对齐。

大模型研究

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

这种方法可以应用在各种学习场景中，如学习新的词汇、概念、公式等。

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