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AI出题，做不完，根本做不完

我们说“程序=算法+数据结构”，提示词编程就是对抽取提示词中的算法和数据结构，按照特定的格式组织起来。

大模型提示词试题

SD入门教程零：应用场景

Stable Diffusion自2022年开源发布以来，其应用场景已经迅速扩展到了多个领域，艺术家和设计师使用SD来生成创意图像，探索新的视觉风格，或者作为灵感来源。

Stable Diffusion 文生图入门教程

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30分钟打造AI 写真照片生成器｜海马体照相馆这次真的要木得了

默认值为1 · gradient accumulation steps：是否进行梯度累计，默认值为4，结合

SD 文生图写真照

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

图一：RAG 结构图在当前这个时间点（2023.9.6）打开 langchain.com 的主站，你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍，Use-Cases

大模型

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

我们没有进行微调，而是结合使用提示链接和预处理/后处理来将幻觉率降低一个数量级，但它确实需要 3-4 倍的 OpenAI 调用次数。

大模型

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion高精度换脸

Diffusion 模型：BRA_V4_2.safetensors 外挂 VAE 模型：chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.vae.ckpt Lora模型：反向tag： CLIP 终止层数

Stable Diffusion 文生图

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

显存需求方面，即使推理过程中只使用了总参数的一部分，但整个模型（包括所有专家）都需要加载到内存中，这需要很大的VRAM！

MoE 专家混合模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—排序（Rerank）—LLM 归纳生成，不过实际落地过程来看，将用户查询转换为嵌入向量直接检索，很多时候的结果在相关度方面没有那么理想

RAG 大语言模型

绝了！新华社、知网官方出品的写作神器，不要太爽！

新华妙笔同时还有提供各种优质精选公文素材库，类似初中高中时候的作文素材大全，这里有着各好词、好句、好结构，可以让你的文章更加精彩高质量同时网站的学习园地也千万不要忽略，领导们的重要讲话、文章著作全都被收集整理在这里

新华妙笔写作

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

假设 H800 GPU 的租金为每 GPU 小时 2 美元，我们的总训练成本仅为 557万美元。

DeepSeek V3 开源模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

backbone，提出prompt微调方式训练下游任务；与prefix-tuning相比，主要是实验的模型架构不同，并设计了多重对比实验，探索了不同初始化方式，不同prompt对语言模型微调的影响，最终整体的结论

训练微调

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

GPTs最大的价值在于支持Action，可以连接各种第三方API服务，一套功能丰富的Prompt结合不同的Action，就可以做到那些复杂Agent框架才能做到的事情。

GPTs Notion

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

引导终止时机：控制模型终止的时间。

文生图

腾讯悄悄开源混元版「Sora」，这就是开源领域的No.1。

先说结论：偏科战神，强的部分强到没边，弱的地方也急需优化，但是瑕不掩瑜，综合来看，闭源模型中排在T1附近，开源AI视频中，无可争议的T0。

sora 视频生成

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