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通往AGI之路：什么是结构化提示词

但我们可以合理的推测，ChatGPT 使用的训练数据都是来自高质量的网络数据，而这些数据天然就是结构化的数据，因此当我们使用结构化的提示词去编写我们的指令，能激活 ChatGPT 内部关于这方面的知识

提示词结构化

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

但这事其实不难选择，因为我们好像又回到了大禹和他爹的选择未来的现实是大模型会成为工作生活的底座和外壳，在它之上每个人都会变成现实版的钢铁侠。

大模型

这个能写出10W+爆款文章的ChatGPT提示词，你敢用吗？

3.用词风格: 文章多用生动活泼、甚至是粗俗的词汇，如“傻逼”，“特么”，以强调说话人的情感和观点。

写文章

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

微积分，这个听起来可能既神秘又高深的数学分支，实际上与我们的日常生活息息相关。

数学微积分科学

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

· · 灵活性(架构的耦合有多松?

生成式AI

0基础！动手部署Qwen1.5-MoE模型！能力如何？API接入fastgpt等任何应用！喂饭到嘴教程，附模型下载！

根据官方的说明，它整合了4个总是被激活的共享expert和每次激活其中4个的60个routing expert！

Qwen1.5-MoE 大模型下载

保姆级教程：Coze 打工你躺平

ensp; o Step3：【进阶】使用工作流/workflow & 代码/code，更灵活自定

Coze 教程

【开源项目】Flow Matching 语音合成

使用snake beta激活函数开源地址： https://github.com/shivammehta25/Matcha-TTS 工程展示： https://shivammehta25

音视频 Flow Matching

Stable Diffusion

巧用ChatGPT生成Stable Diffusion绘画提示词Prompt

大图效果效果还是很不错的，再试一个所以，借助ChatGPT生成Prompt，既方便又快捷，可以灵活生成很多不错的提示词

Diffusion prompt

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

一般来说，对于权重的量化，由于权重的数据分布是静态的，一般直接找出 MIN 和 MAX 线性映射即可；而对于推理激活值来说，其数据分布是动态的，为了得到激活值的数据分布，往往需要一个所谓校准集的东西来进行抽样分布

大模型

TTS它又来了！OpenVoice：一款借鉴于TTS实现的强大的AI语音克隆工具！

o • 灵活的音色控制：OpenVoice 可以对语音风格（例如情感和口音）以及其他风格参数（包括节奏、停顿和语调）进行精细控制。

tts 文本转语音

大模型压缩首篇综述来啦~

它根据每个权重的大小以及相应输入激活的范数的乘积进行评估，这个乘积是通过使用一个小型校准数据集来近似计算的。

大模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

简化内容制作：ChatGPT可以自动生成电子邮件通讯、促销活动和后续电子邮件，让营销人员专注于战略和分析，而由人工智能处理内容创作。

大模型

什么是prompt（人话版）

所以一个高质量的prompt编写，需要你反查自身的表达能力，当然我们也会给出很多范式，让你可以直接套用，但归根到底，你想在各种场景下灵活自如的编写好的提示词prompt，还是需要你理解它的用法，在接下来的篇章中

prompt

昆仑万维携Skywork-13B打造AI新纪元：600GB中文数据集全球开源

同时，Skywork-13B系列大模型的开源，也将为开源社区的发展注入新的活力，推动人工智能生态建设。

Skywork 开源数据

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