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目前有哪些比较成功的人工智能应用？

纵观AI的发展史，从1950年左右图灵测试理论的建立，到alpha go的诞生，其实也不过才60多年而已，比起大多数的学科，都只能算是个小年轻。

生成式AI

ChatGPT羊驼家族全沦陷！CMU博士击破LLM护栏，人类毁灭计划脱口而出

可以将其视为从「LLM 模型空间」中抽取了一小批模型。

开源模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

但是，现实问题涉及了许多超越LLM外的能力，比如为用户提供实时数据分析和可视化结果、为软件开发提供一条龙服务等。

GPT-4

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

这一部分是操作指南，内容较为实用但可能略显枯燥。

第一性原理大模型

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

例如："这个结果对我的工作非常重要" 或 "你最好保证这个答案是对的" 这些话都可以让模型自我检查并优化输出结果。

Prompt 大模型

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

可能有朋友会问了，既然ChatGPT人人都能用，大学生根本不用再找代写，分分钟可以自己整出一篇啊。

chatgpt 提示词

Mokker，想取代商业棚拍效果的场景生成AI

有别于其他的生成式工具，Mokker有她特别用心和擅长的地方，专注帮你更换合适的商品场景，如果有一张产品图了，那么可以通过Mokker的摄影道具，添加自己想要的道具模型到场景中，然后靠谱的AI就会生成一张融合产品在内的准确场景

Mokker 图生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion高精度换脸

最近Roop换脸插件横空出世，大家再也不用看千篇一律的AI脸了，使用这个插件的过程中很多人发现换好的脸部存在精度不够问题，今天给大家分享使用Stable Diffusion高精度换脸的操作流程，这个可以说是

Stable Diffusion 文生图

阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG等！

大型语言模型（LLMs）在生成文本时可能会产生错误信息，即“幻觉”问题。

RAG 检索大型语言模型

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词)

借助于 Transformer 模型优秀的自然语言能力，它可以精准地理解你的设计需求，并近乎如实地反映在画面上。

DALL-E 提示词文生图

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

但别急，第11个指令往往是最精彩的，可千万别错过，收藏起来，学什么都用得着。

GPT

手把手教你认识学会LangChain

为了使LLM和聊天模型的交换成为可能，两者都实现了基础语言模型接口。

langchain

RAG模型的主要痛点和解决方案

- 对事实性，使用可信度指标对权威、可信的来源进行偏见检索。

rag 大模型

点评：六大向量数据库

Milvus支持多种向量类型和距离度量方法，并提供了易于使用的API和丰富的功能，使得开发者可以轻松构建各种应用，如图像搜索、推荐系统和自然语言处理。

向量数据库

换脸软件 FaceFusion 保姆级教程

FaceFusion 是由 Roop 项目的核心开发者独立发布的，它被官方描述为下一代的人脸交换和增强软件，这个软件可以用于处理图片和视频，可以运行在 GPU 和 CPU 下面。

FaceFusion 教程

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