文章列表-AI魔法学院

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微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

笔者认为，它的热度高，并不在于本身论文本身解决的问题水平如何，而是它提出了“Flow engineering”的概念，指出了未来LLM应用开发者应该重点关注的方向。

LLM 范式迁移

Stable Diffusion

用 Stable Diffusion 10分钟实现电商模特换装/换模特

比如我在使用的一个云平台，内置 Inpaint Anything 插件。

Stable Diffusion 文生图

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

在开源社区里，我们一般称这个功能为 Function Call，借助特殊构造的请求结构和提示词，来让模型自动的调用用户预定义的远程函数，实现智能的 RPA 调用。

Dify Moonshot API 工作流

请以“续航”为题目，写一篇议论文

随着科技的不断发展，各种智能设备成为了人们生活中的必需品。

中文训练大模型

几款开源的OCR识别项目，收藏备用

tesseract Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR引擎，开源，免费，支持多语言，多平台; https://github.com/tesseract-ocr

OCR

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

将这些结构化文档表示为纯文本与用户对具有丰富结构的文档的心智模型是不协调的。

大语言模型 PDF 文档

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

我最近也在专注提升自己的提示词水平，发现自己写得提示词还是有很大的提升空间。

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

社交媒体推荐的文章、RSS 订阅的文章、主动搜索到的文章… 因为有大量的信息要处理，我的 read it later 文章也越来越多。

Kimi Chat 阅读

Ilya认错，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

就在刚刚，路透社也发文表示，由于当前方法受到限制，OpenAI和其他公司正在寻求通向更智能AI的新途径。

Scaling Law AI大模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

基于PyTorch机器学习框架，它具有最先进的预训练模型和管道，可以进一步对自己的数据进行微调，以获得更好的性能。

faster-whisper 语者识别 ASR

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务，首先对查询类型进行分类并使用该分类来确定需要哪些指令可能会更好。

GPT prompt

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

通过将语义搜索的能力与GPT等LLM的卓越能力相结合，我们将演示如何构建一种利用尖端人工智能技术的先进文档问答系统。

知识库 langchain

“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs

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GPTs 知识库

Prompt屠龙术-少样本示例

我知道你不配得到我的爱，但爱是不能在市场上公开买卖的，商贩的天平对之也毫无用途。

Prompt 少样本示例

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。

大模型

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