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60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

可以发现，经过微调后的模型，相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。

开源模型

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

从上面的流程可以看到，Q&A 模式下会根据原始文档生成问答对，实现实现是在 api/core/llm_generator/llm_generator.py 中： # 构造 prompt

Dify 大模型知识库

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

Stable-Diffusion-Webui-Civitai-Helper 🔗 链接：https://github.com/butaixianran/Stable-Diffusion-Webui-Civitai-Helper 提示词神器：prompt-all-in-one

Stable Diffusion 文生图

感受恐惧的力量：用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布

然后，我们就可以构造prompt，来问ChatGPT了。

大模型

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

RAG，也就是检索增强生成，听上去可能有点科技感，但其实这个概念相当直观。

OCR RAG 开源

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

举例说明如下图所示：图2、通过Faiss搜索得到query相关的context 3.2、用query和context填充模版得到prompt 模版示例如下，可根据问答效果自行修改

langchain

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

就在上周，提到了吴恩达教授提出的AI智能体驱动的工作流方式将会在未来成为一种趋势，并且他还说，他的团队已经证实了，利用此技术可以使GPT3.5的效果远超GPT4。

GPT-5 智能体

AI绘画当前的应用场景有哪些？

通过几个实际案例，展示了StableDiffusion在不同场景下的应用，通过学习本教程，您可以轻松掌握模特换装的技巧，提高工作效率，完事了，下课，我们下期见出自： https:/

文生图

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

之所以如此，是因为它们二者都是为了解决大模型的幻觉问题（即那种一本正经地胡说八道），可以说是属于两种不同顶尖技术流派之间的对峙。

向量数据库大模型 cpu

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

generate_second_level_categories(first_level_category): # 生成二级目录的 prompt

embedding 大数据分类

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

它叫 Sd Webui Prompt All In One 。

文生图

爆肝！超详细的胎教级Midjourney使用教程，看这一篇就够！

系统（prompt是关键词的意思，因为对于MJ来说，你输入的文字就是它出图的关键词）点击之后我们继续在蓝色框框里面输入自己的关键词就可以现在问题来了

文生图

刚刚，智谱一口气开源6款模型，200 tokens/秒解锁商用速度之最 | 免费

在后训练阶段，智谱团队不仅完成了对话场景的人类偏好对齐，还运用拒绝采样和强化学习等先进技术，重点提升了模型在指令理解、工程代码生成、函数调用等关键任务上的能力，从而显著增强了智能体执行任务的核心素质。

GLM模型智谱

忘了stable diffsion的英文提示词吧，这个工具点点鼠标就可以了

1、插件的安装： https://github.com/thisjam/sd-webui-oldsix-prompt 如果网络不稳定可以增加代理： https://ghproxy.com/https

stable diffsion 提示词

ComfyUI 图片以及工作流管理神器

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