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80多个罕见的论文prompt，让你起飞！

二、提示构建内容该模型可以提供有关如何组织内容的建议，包括潜在的节标题、参数的逻辑流等。

prompt 提示词论文

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

数据的上下文长度最长为128K。

Qwen2.5 开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

添加UI用于重新排序回调（callbacks），支持在扩展元数据中指定回调顺序这个更新可以让用户和开发人员对回调（callbacks）进行重新排序，还能将指定的插件重新排序。

Stable Diffusion 文生图大模型

Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示：机器人心理学家的新纪元

04 如何利用"Reflexion"框架首先，当我们为模型提供一个任务时，可以引导它进行自我反思。

大模型

20款AI工具助力在家副业

扫描修复或将日照片动画化的服务 5 Liffery 你的个人人工智能研究助手 6 Gamma 使用人工智能来帮助塑造您的PowerPoint支件 7 Querio 你的个人人工智能数据分析师

工作

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

第一步，我们可以将相关电子文档整理出来（比如将印象笔记导出为一个文件），上传到 AnythingLLM（或kimichat，以下皆可），让大模型帮我们读一遍，分析文档信息。

Ollama AnythingLLM 阅读

Stable Diffusion

耗时80小时！超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程，看这一篇就够！

这里用到的是图生图中局部重绘的功能，导入要调整的照片点击右边的画笔可以调整大小，把人物衣服部分全部涂黑接着输入关键词，先输入质量词（如：高质量，高清画质，8k等）

文生图

构建开源多模态RAG系统

RAG通过确保回答基于权威来源来帮助解决这个问题，减少了在金融等关键领域中出现误导性建议的风险。

RAG 大模型

Prompt屠龙术-大厂prompt工程指南解析提炼

抽象一下方法论： AI 提示由 5 个主要组成部分组成：任务、指令、上下文、参数和输入。

prompt 大模型解析

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

这种方法简单高效，但是可能会导致生成的文本过于单调和重复。

大模型

12个RAG常见痛点及解决方案

以下是论文总结的7个痛点：内容缺失当实际答案不在知识库中时，RAG系统提供一个看似合理但不正确的答案，这会导致用户得到误导性信息解决方案：在由于知识库中缺乏信息

RAG 大模型

让AI帮你读财报：Reportify让你看得清、聊得深

一些思考与建议我非常看好Reportify正在努力探索的这个方向，但这条路比以往大多数互联产品都更具挑战性。

Reportify 读财报

AI落地里那些假的机会

其实是极其数字的经济理性。

大模型

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

代码开源：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 一、现有方法不足常见的语音驱动嘴唇运动方法在处理动态的和无约束的说话人脸视频时，通常无法准确地合成口型，导致生成的视频与音频不同步

wav2lip 语音

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

准确性问题：简洁的提示可能让ChatGPT大量的从训练数据中按概率提取文字，导致输出不精确，不稳定。

ChatGPT 写作

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