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使用思维链写Prompt

思维链（CoT），即 Chain of Thought，是一种解决问题的方法，这种方法涉及逐步、逻辑地思考问题，以便更好地理解和解决它。

思维链 prompt

RAT = CoT + RAG

大规模语言模型（LLM）处于此类研究的最前沿，旨在模拟人类对概念的理解和表达。

RAT 协同思维链检索增强生成

FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC

其原理和我们之前介绍的突破压缩极限的AI语音编解码器类似，使用深度学习网络进行压缩，TSAC这里引入Transformer结构来提升性能。

TSAC 音频工具

SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

已经在多所知名高等教育机构中得到应用和肯定。

大模型

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

使LLMs能够感知和理解丰富的音频信号以进行音频交互引起了广泛关注。

大模型语音

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

试试自定义检索 OpenAI Assistants 内置的检索工具突破了模型固有知识库的限制，支持用户通过额外数据（如内部产品信息或用户提供的文档）来增强大模型。

RAG 检索向量库

ChatGPT论文润色进阶指令

GPT-4.0在使用体验上相较于GPT-3.5有显著提升，特别是在逻辑推理方面。

ChatGPT 写作

吴恩达Prompt教程之总结图解

本篇文章是前几篇文章的总结，一图胜千言，所以用如下的思维导图将吴恩达老师Prompt教程进行了梳理。

prompt 教程吴恩达

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

这些经过重新筛选的文本块以及搜索API提供的片段作为外部文档，并根据是否包含答案分为肯定文档和否定文档。

大模型 RAG检索增强

Dynamic Prompts插件，魔法提示词由魔法帮你补全（插件篇）

只是生态发展太快，prompt这块又被all in one一家独大了，动态提示词（Dynamic Prompts）过去很多优势功能已经被蚕食，这也是有人问我这个插件怎么没看我聊过。

文生图提示词

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

如果您一直在向量存储或其他数据库中查找数据，并在生成输出时将相关信息作为上下文传递给 LLM，那么您已经在进行检索增强生成了。

检索增强大模型

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

教导llm管理自己的无限上下文内存!

MemGPT 大语言模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

在语义感知方面，视觉-语言模型为实现开放词汇的识别和理解提供了新的思路。

论文机器人

大模型训练为什么用A100不用4090

一堆矩阵相乘，简单来想就是左边若干个神经元，右边若干个神经元，组成一个完全二分图。

大模型

WebUI使用用InstantID，AI换脸完美版

小红书 InstantX 团队公开了论文《 InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds 》和推理代码，他们表示： InstantID

换脸小红书

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