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爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

图片由DALL·E3 生成四）提示词由于该项任务有些复杂，所以这里采用的是结构化提示词的方式，基于用户提供的关键输入信息，按照 CoT（思维链）&ensp

智能分类大模型知识库

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲

so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理

音乐

将任意文本转换为知识图谱

这些信息通常存储在图形数据库中并可视化为图形结构，从而产生了知识“图形”一词。

知识图谱转换文本

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

当然也不是硬套，一边套一边思考：为什么要这样写？

AI写作 GPT

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

作为 ControlNet，它会对参考图进行分块，并识别出区块内的对象。

StableDiffusion 文生图

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！

后面教育组AI落地，会考虑用它做实践！

Qwen1.5-MoE 大模型下载

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

这个问题很大程度上是因为召回相关性不够或者是召回数量太少导致的，从扩大召回这个角度思考，借鉴推荐系统做法，引入粗排或重排的步骤来改进效果。

大模型

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

但这里我们不用太纠结下标的问题，只需要记住在对应的response token位置，会产生相应的即时奖励和总收益即可。

PPO 大模型源码解读

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

为了帮助机器学习研究者更快理解 LLM 领域的当前现状并提升他们的生产力，来自伦敦大学学院等多家机构的研究团队不畏繁琐，系统性地总结了 LLM 领域的艰难挑战和成功应用。

开源模型

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

事实上，经过这段时间对AI-Agents的深度理解，以及对Lilian Weng定义的AI-Agents结构框架的研究思考，为了让更多人理解Agents的可能性（因为Lilian Weng

开源模型

Prompt及AI提问实践

顾名思义，模型本身的参数量越大，对Prompt的适应能力就越强。

Prompt 大模型提问

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

模型架构 Gemma 模型架构基于 Transformer 解码器，表 1 总结了该架构的核心参数。

开源模型 Gemma

深度好文，Agent盛行前传

第五是概括能力（generalisation），概括能力通常是指可以整理总结过去的成功经验并且应用在新的场景上，而由于世界里状态的多变和复杂，对概括能力的需求一直巨大，比如一只以水果为主要食物的动物也许每天都会碰到一棵新的树

Agent 大模型

AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

新事物的出现总是伴随着“两极化”态度，这似乎已经成为自然法则。

大模型

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

注意事项：请确保翻译内容无语法错误，并保持原文的意思。

大模型提示词

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