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让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

我们以小红书为例：啥提示词优化都没有，直接让以「护城河边咖啡店，慵懒午后好去处，让你感受沉浸式放松」为主题，生成一篇小红书风格的文案当城市的喧嚣太过吵闹，当生活的压力成为我们挥之不去的阴影，

prompt 提示词 FlowGPT

Prompt屠龙术-思维链

由于我们向大型语言模型 (LLMs) 提出的问题直接影响其输出结果的质量，因此“prompt工程”是让 LLMs 做我们希望它们做的事情的关键部分。

Prompt 思维链

clone-voice：一键克隆声音，开源AI技术让声音创作更便捷、更个性化

python app.py 注意：其他具体操作可以参考官网四、应用场景展望 clone-voice的应用场景十分广泛，涵盖了多个领域：娱乐领域：用户可以克隆自己喜爱的明星、动漫角色或影视人物的声音

clone-voice 声音克隆

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

的训练过程中，存在多个训练数据源，论文中提到：对不同的数据源会选择不同采样比例： GPT3 Paper Page-9 通过「数据源」采样的方式，能够缓解模型在训练的时候受到「数据集规模大小」的影响

大模型训练

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

这种“连续性”极大地增强了表示的易用性： Sematic Search 语义检索：通用的语义检索，通过深度学习的训练，将真实世界数字化后的离散特征提取出来，投影到数学空间上，同时神奇的保留距离之间相似度的能力

OLAP For Embedding 一体化数仓

大模型评测新思路：弱智吧精华问题大全

本文的贡献可以总结如下：提出了一个高质量的中文指令调优数据集，专门用于与人类交互保持一致，并通过严格的过滤程序实现；探讨了各种数据源（包括社交媒体、百科全书和传统 NLP 任务）对模型性能的影响

弱智吧训练数据集

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

6b \ --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint 可以看到我们的训练数据已经对模型产生了影响

ChatGLM2-6B

Stable Diffusion

详解Stable Diffusion提示词prompt语法

同样举个例子：在前面的 prompt 后加上电影光效：cinematic lighting 多云：cloudy 8.画面视角描述整个画面的角度是什么样的，比如：

SD prompt 文生图提示词

保姆级教程：手把手教你创建GPTs角色应用

那么，什么是GPTs技术，它的影响力何在？

GPTs 教程

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

先看左侧上部：Instant ID 通过 IP-Adapter 技术提取参考图片中的面部特征信息，然后通过交叉注意力（Cross Atttention）将面部特征信息传递给 UNet，用于在反向扩散过程中影响人脸的生成

ControlNet 文生图

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

上下文能力扩展不影响性能除了一口气啃下3本长篇小说，Qwen官方还展示了Qwen2.5-Turbo超长上下文的更多实用功能。

Qwen2.5 开源模型

11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令，刷新你的认知

蝴蝶效应的概念经常与混沌理论联系在一起，这表明世界上一个地方的蝴蝶扇动翅膀可能会影响另一个地方龙卷风的走向。

提示词

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

看过《哈利波特》的影迷一定会记得，在霍格沃兹的魔法世界里，一个魔咒想要成功施展，不仅需要集中精神念对咒语，还需要一根魔杖，以及正确地挥动魔杖的手势，任何一个步骤出现错误，都有可能导致魔咒发动的失败，极端情况甚至会被反噬

AI图片

对于AI，我们现阶段可以有的态度

有，可以让我们的一些内容生产者的生产力得以释放；没有，对于大多数人来说，也没影响到生活原有的节奏和轨迹。

文生图

大模型+人形机器人，是不是下一个风口？

从机器人的发展历程来看，大模型的确有贡献但对底层控制和执行的影响有限。

大模型

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