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让AI记住你说的话、让AI给你生成几十万字的小说！StreamingLLM 让无限长token成为可能

，它可以让任何基于Transformer的语言模型（LLM）处理无限长度的文本，而不需要任何微调或额外的训练。

StreamingLLM 写作

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

通过语音交互、图像处理等技术，辅助企业内部运营。

大模型

这个能写出10W+爆款文章的ChatGPT提示词，你敢用吗？

不过这个提示词因为过于“接地气”，竟然触犯了ChatGPT的使用政策，直接拒绝给我生成内容。

写文章

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

对此，在Evaluating Hallucinations in Chinese Large Language Models这个工作中，复旦大学自然语言处理实验室联合上海人工智能实验室联合构建了一个中文领域幻觉评估数据集

大模型中文大模型幻觉

超越Animate Anyone! 南加大&字节提出MagicPose，不需任何微调就可生成逼真的人类视频

南加州大学&字节提出MagicPose，一种新颖有效的方法，提供逼真的人类视频生成，实现生动的运动和面部表情传输，以及不需要任何微调的一致的野外零镜头生成。

MagicPose 视频

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

通常情况下，我们使⽤更好的基础模型、更⼤的数据集⼤⼩以及更⾼质量的数据来提升⼤型语⾔模型（LLM）微调性能

NEFTune 大语言模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

但很少有案例像Contextual.ai提出的基于情境语言模型（CLMs）的“RAG 2.0”那样引人注目，它旨在使标准检索增强生成（RAG）——目前最流行（如果不是最受欢迎的话）的生成式AI模型实现方式之一

RAG 大语言模型

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

什么是思考链 (CoT) 思考链（Chain of Thought，简称 CoT）是一种推理策略，通过将复杂问题分解为多个简单步骤，从而提升大型语言模型（LLM）的推理能力。

思考链提示词

震撼！AI语言模型突破瓶颈，26个提示词原则引领GPT-4响应质量飙升57.7%！你的模型还在等什么？

不同的问法会引导AI生成不同风格、不同详细程度的答案。

语言模型提示词 GPT-4

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

欢迎来到 Milvus 2.3.0 文字发布会！

大语言模型

中国大模型「顶流群聊」笔记

比如英文开源的模型在中文能力上较弱，也没有在行业场景、数据中打磨过，这恰好是创业团队的机会。

大语言模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

前言最近在研究ASR相关的业务，也是调研了不少模型，踩了不少坑，ASR这块，目前中文普通话效果最好的应该是阿里的modelscope上的中文模型了，英文的话，还是非whisper莫属了，而且

faster-whisper 语者识别 ASR

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

希望通过本文，您能对wechat_articles_spider有一个全面的了解。

微信爬虫

通往AGI之路：思维链提示过程

思维链(Chain of Thought，CoT) 提示过程是一种最近开发的提示方法，它鼓励大语言模型解释其推理过程。

思维链提示词

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

官方一点地讲：RAG模型的核心思想就是将传统的语言生成模型（如GPT系列）与一个检索系统相结合，在处理一个输入时，RAG首先使用检索系统从一个大规模的文档集合中检索出相关的文本片段，然后将这些检索到的文本作为额外的上下文信息输入到生成模型中

LLM Agents

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