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微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用AlphaCodium流程的

LLM 范式迁移

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

其中，检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种针对知识密集型 NLP 任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息

Prompt 大语言模型 RAG

建议收藏：超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南

二、润色程度在使用ChatGPT的过程中，有时候我们并不希望AI对文本进行大幅修改，这时候可以要求它对润色的程度和方向进行限制，以下是一些可以有助于控制润色程度的口令，请大家尝试加入自己的提示词中

论文润色写作

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

编程基础：熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是数据科学和机器学习领域的主流语言。

大模型学习

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

，可以通过扩散过程来实现，注意这里的扩散过程的scheduler与主扩散模型的scheduler可以不一样，同时也将对应的noise_level（对应扩散模型的time step）通过class labels

Stable Diffusion 文生图

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

中英双语，中英文比例为1:1 1T tokens 6B 130528 Bloom 46种自然语言和13种编程语言

大模型

分享一个结构化AI提示词模版

营销文案模板情境(S): 编写[产品/服务]营销文案目的(P): [营销目标] 受众(A): - 目标人群: [具体描述] -&ensp

提示词模板

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

既可以使用自然语言，也可以使用计算机代码来为不同的应用程序编程灵活的对话模式，使得这个框架的应用可能性变得广泛和弹性。

LangGraph AutoGen 对决

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

AlphaCode 是在 715GB（967B token）代码基础上训练出来的模型，可以用于解决编程竞赛问题。

Transformer

面向知识图谱的大模型应用

然后，将过程分解为并行检索组、并发执行聚合函数和高效连接。

知识图谱大模型

李彦宏偏爱小模型｜AI光年

过去，开发者用代码改变世界；未来，自然语言将成为通用编程语言。

李彦宏小模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

那么我们明确目标之后，就先要开始构建公司架构，由于是体验，我们就把这个结构简单化，那我先拟定“前端开发工程师“，”后端开发工程师“，”DevOps工程师“，”产品经理“，“项目经理”。

Coze 多智能体

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

4.6、视觉编码能力图45 展示了根据手写数学方程生成 LaTeX 代码的能力。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

不过，从 HeyGen 现在的火爆程度来看，想用它制作类似视频可能要排很久。

语音 HeyGen

一文带你认识ELMo

；再往上走是第二层LSTM中对应单词位置的Embedding，这层编码单词的语义信息更多一些。

embedding

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