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使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

Docker 运行环境想顺滑的完成实践，我推荐你安装 Docker，不论你的设备是否有显卡，都可以根据自己的操作系统喜好，参考这两篇来完成基础环境的配置《基于 Docker 的深度学习环境：Windows

Dify Moonshot API 工作流

使用 ChatGPT + Claude 撰写成功的商业计划书

广泛的提示有助于模型能够细致地解释应用程序的跨类别功能，例如预算、费用跟踪、目标设定、财务洞察、数据安全等等。

工作

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

性能、成本、延迟、可扩展性和安全性（1）性能在生产环境下，RAG系统需要承载大量用户查询流量。

大语言模型 RAG检索增强

全量免费的EMO模型上架通义APP，外媒称之为Sora之后最受期待的大模型之一

其次，平台会对用户生成内容进行算法和人工两道审核，确保内容安全。

EMO 阿里全民演唱

20 个提升您设计水平的DALLE-3提示词

7️⃣ 时装设计 prompt："Design a [specific type of clothing e.g., ‘evening gown’] for a fashion

提示词 DALLE

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

无论是在智能安防中对危险情况的判断，还是在智能家居中对用户指令的正确执行，模型的高准确性都能确保系统的可靠运行。

OmniVision -968M 多模态模型

解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

测评维度与能力 SuperCLUE的评测主要关注大模型的四个能力象限，包括语言理解与生成、专业技能与知识、Agent智能体和安全性，进一步细化为12项基础能力、100+细化任务。

大模型方法论

大模型训练工程那些事

大语言模型仅仅赋予了模型接受语言输入的能力，多模态则想给大模型安装上眼睛和耳朵。

训练工程大模型

Gartner：2024年人工智能渗透的十大战略技术趋势

2.AI 信任、风险和安全管理人工智能访问的全民化使得对人工智能信任、风险和安全管理（TRiSM）的需求更加清晰和紧迫。

Gartner 人工智能

RAG模型的主要痛点和解决方案

特别是，我们将关注在检索、条件化、忠实性和安全性等领域出现的核心困难。

rag 大模型

一个完整Prompt让ChatGPT自动生成短视频制作脚本

能把这些专业背景知识融合到对应的短视频脚本创作需求中来；根据用户输入的主题创作需求[PROMPT]，进行短视频脚本创作，输出格式为：一、拍摄要求：1、演员：xxxx（演员数量、演员性别和演员主配角）2、背景：xxxx（拍摄背景要求）3、服装：

ChatGPT Prompt 视频

文生图生成不同年龄段模特的提示词

intelligence,business attire 【中文意思：最佳质量，杰作，超细节，高分辨率，8k，穿着衣服，（30岁女性：1.3），站立，（上半身：1.2），艺术摄影，照片逼真，成熟的智慧，商务装】

年龄文生图

开源大语言模型完整列表

此方案因为支持本地部署，所以不仅仅可以应用于独立私有环境，而且还可以根据业务模块独立部署隔离，让大模型的能力绝对私有、安全、可控。

开源模型大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 和 Midjourney的优劣势比较，如何选择？

由于完整版对使用者的要求较高，因此目前国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（三）角色指定

服装关于头发的分享暂时就到这里。

文生图

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