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实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

下面是我提供的5个步骤，基本上可以解决大部分阅读问题： 01 分析文档内容与结构，提取文章大意和写推荐语分析文档内容与结构，提取文章大意和写推荐语。

Ollama AnythingLLM 阅读

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

具体来看，星辰AI大模型具备以下诸多通用能力，包括：常识问答、写作、文本翻译润色/结构化任务、逻辑推理、数学、辅助代码生成…… 模型本身则提供了近100个prompt模版任务

开源大模型电信

中文常用停用词表下载

于是，管理员决定把这些词从书中拿掉，只留下那些真正能够讲述故事、传递信息的词。

训练停用词

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

ReAct是Reasoning and Acting（也有一说是Reason Act）缩写，意思是LLM可以根据逻辑推理（Reason），构建完整系列行动（Act），从而达成期望目标

大模型

被高估的Pika，被低估的多模态AI

但是，Pika 真的如宣传视频上所展现的那么“惊艳”吗？

大模型多模态

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

分块需要考虑的四种因素分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工作这两周发的文章大模型偏多，但如果你有阅读过前面的文章，你会发现我其实不是为了说大模型而说大模型（有点绕），我更多的是在写怎么解决企业应用中真正的难题

RAG 大模型

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

不过，我们需要注意的是，每种评测都是有偏的，取决于评测数据，评测模型本身，变量太多，其真正的有效性如何，并不好说，我们关注这种评估方法，才是最大的意义所在。

大模型 RAG检索增强

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

标注人员的任务是编写提示，并在基于设定标准的两个模型回答之间进行选择。

大模型

AI换脸工具:facefusion使用心得

GFPGAN在实际环境下提供适用的人脸修复功能，它通过预训练的GAN模型来修复老照片中的人脸或改进AI生成图像的面部。

FaceFusion 文生图

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

但V3真正重要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

DeepSeek V3 开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（四）LoRA指定区域

网上有一些大佬，强烈建议将开关层必须写为1（额...）

文生图

Stable Diffusion

16/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts

$$blacklwhitelyellowlred} n 代表一次抽几种颜色这里4种颜色所以范围是1-4 这个语法主要是融合作用调整生成批次每次生成都会按照一定的概率去生成

提示词文生图

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

真的是一秒生成（这比我登录英雄联盟还快）：当然也可能是因为我的显卡比较好（没钱冲阿里云会员了不然我可以试试其他的显卡），但是我看了大多数的视频基本上比较普遍的显卡都是在4-5秒左右就能生成。

SDXL-Turbo 文生图

Prompt | 抖音视频脚本

钩子 "是一个吸引用户的句子，它能激发用户继续观看视频，因为他们会认为自己真的需要它。

prompt

金融行业中 Fintech 的应用场景

fin，tech 是两个英文单词的缩写，一个是 financial, 一个是 technology，所以 Fintech 指的就是如何把科技和金融包含到一起。

Fintech 金融

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