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重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

从中文预训练开始，持续迭代升级 🎯中文数据通过测试我们发现，Meta原始的Llama2 Chat模型对于中文问答的对齐效果欠佳，大部分情况下都不能给出中文回答，或者是中英文混杂的形式。

大模型

造梦师手记：ComfyUI快速量产数字小姐姐

不过，两个模型的应用范围并不是那么严格，和大模型的图片大小有关。

comfyui 文生图

Stable Diffusion

16/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts

每种颜色所占的概率这里每一种颜色都是1/4概率抽卡次数 {n$$blacklwhitelyellowlred} n 代表一次抽几种颜色这里4种颜色所以范围是

提示词文生图

PHP提示词技巧，全方位精调ChatGPT复杂任务生成效果！！！

模型生成答案：“二次方程可以通过公式x = [ -b ± sqrt(b^2 - 4ac) ] / 2a来求解，这被称为二次公式。”

大模型

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

覆盖多种表达方式：用户输入的搜索词可能存在多种表达方式（如方言、行业术语或个人习惯用语），但这些词实际指向同一个概念。

ElasticSearch 智能搜索

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

一种是通过收集标记样本针对不同的任务进行指令微调，另一种方式便是大模型特有的，可以通过将指令以对话的方式提供给模型，期待模型能够给我们返回预期的结果。

prompt 大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

索引（Indexes）：索引指的是使LLM能够最佳地与文档交互的方式。

开源模型

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

使用思维导图来组织和记忆信息提示：“解释如何为[某主题]创建一个思维导图，以可视化的方式构建和组织关键概念，帮助更好得理解和记忆。”

GPT

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

今天要分享的主题是如何用 AI 来赋能自媒体写作,主要有以下两部分内容: 基本的提示词写法&如何用生成式AI切入自媒体一、基本指令词写法我们先说指令词，很多人说自己用了

提示词写作自媒体

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

这些方式虽然能提升上下文窗口长度，但对模型的性能均有不同程度的损害。

Baichuan2 百川开源

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

他承认LLM令人印象深刻的成就，例如他们翻译语言、撰写不同类型的创意内容以及以翔实的方式回答问题的能力。

AGI 大语言模型观点

Sora相关论文合集---全32套大放送

对于预期贴合评估和可信度评估，请依据文章的深度、范围、实用性和信息来源的权威性进行。

Sora 论文

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

通过每个阶段移动以获得行动步骤和可能结果的清晰度。”

ChatGPT prompt

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

可扩展性对比接着，研究人员在160M到13B参数规模范围内，分别训练了YOCO（门控保留和滑动窗口注意力版本）和Transformer语言模型。

Decoder-Decoder YOCO 架构

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

Python，作为一种广泛应用的编程语言，已在 Web 开发、大数据、人工智能和嵌入式系统等领域取得了举足轻重的地位。

爬虫 python

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