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如何提升 GPTs 的翻译效果？

根据意译的结果，对文章进行润色，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂、符合中文表达习惯-进行第二阶段润色的时候，可以适当引经据典其实 Prompt 很简单，主要是优化的逻辑，

GPT 翻译

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

Flow Matching还提出了一个叫做条件Flow Matching (CFM)的损失函数，这个函数让模型的训练变得更容易。

Stable Diffusion DALL·E

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

从目前的实现来看，Dify 的 RAG 设计也是采用模块化设计，RAG 的代码实现都在 api/core/rag 中，从代码结构上也很容易理解各个模块的作用：深入来看代码的实现质量也比较高

Dify 大模型知识库

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

这里也易推出， ∂L∂X=concat[∂L∂X1,∂L∂X2] 1.2 按列切分权重（1）forward

开源模型

垂直领域大模型的思考

会比长大以后再去学习一门外语要容易的多，效果也要好很多。

垂直领域大模型

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

揭秘数字人困境：代理商亏钱、直播屡被封、刘润也不用了

“AI总共就干两个事，降本增效和优化体验，从商业化的角度上而言，用数字人做短视频能节省很多成本，毕竟视频的信息传播丰富度、简易程度比文字图片都要高。

数字人

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

传统的扩散模型【51-53】主要依赖于包括降低和提高图像分辨率的处理块的卷积U-Net架构，作为其去噪网络的核心。

sora 论文

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法，但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。

微调大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

大型语言模型或多或少是根据公共互联网上可用的整个文本进行训练的。

AGI 大语言模型观点

最强国产开源多模态大模型MiniCPM-V：可识别图片、视频，还可在端侧部署

💫 易于使用。

minicpm 面壁

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

什么样的结构 AI 更容易理解？

提示词写作自媒体

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

· · (A) 受众：识别目标受众针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。

GPT-4 提示词

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

结构化虽然并不是唯一途径了，但有一些明显的好处： · 容易调试和观察系统状态变化 ·

大模型

LLM微调经验&认知

一个很玄学的东西，相对于人类语言，模型可能更容易理解“模型语言”。

LLM 大模型

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