文章列表-AI魔法学院

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提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

当输入内容的大小达到预定的阈值长度时，则触发对部分对话内容的总结，同时总结后的会话摘要可以作为系统提示信息的一部分。

GPT prompt

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

请有条理地组织以上信息，确保涵盖每一个点。

KimiChat 写作

体验完阿里的EMO模型，我emo了

四、全民唱演体验全民舞王利用的是一种口唇同步的技术，这是一种让画面人物的口型与所配的语音或文字信息精确匹配的技术

EMO 文生图

九个让你成为GPT提示高手的提示词框架

• 语境：提供情况的相关详细信息。

GPT

什么是BERT？

BERT的结构以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型（从左到右或者从右到左）的限制，因而也限制了模型的表征能力，使其只能获取单方向的上下文信息。

embedding

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

一般多智能体能“饰演”多个角色，扩展能力非常好，还可以达到任务规划及分配，相互合作，相互通信，分布式决策，对抗性竞争以及强化学习等，能作为一个集体共同解决一个复杂的问题或任务。

Coze 多智能体

国内人工智能对北京高考微作文题目的回答

不透露所在区、学校及个人信息。

中文大模型

这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

举两个例子，快速浏览文章或文档用KIMI Chat，免费，直接把文章链接发到窗口，这时候直接把这个工具放在【微信浮窗】就好，就能在几秒钟内看完文章的大概内容了。

AI工具

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

· · 记忆（Memory）：用于获取、存储、保留和检索信息的过程。

GPT-4

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

信息扩散：智能体之间会相互接触、进行对话，对话中所包含的信息会从智能体到智能体传播。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

从上图可以看到，参数规模和训练的token数是正相关的，以gpt3为例，它有1750亿参数，其训练的token量达到了2000亿，据说包含了全球所有公开的文本信息，自然它能什么都懂就不奇怪了。

LLM

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 编写清晰的提示 2.提供参考文本 GPT模型可以自信地编造虚假答案，尤其是在涉及深奥主题或引用和URL时。

ChatGPT 大模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

从文本选择角度来看，Long-Context可以类比成人为已经确定了问题的相关内容，而RAG需要借助检索手段来确定问题所涉及的相关内容，有一定的信息损失。

RAG Long-Context 大模型

GPT-4o实时语音方案提供商Livekit开源voice agent：轻松处理音视频流

创建聊天室时，服务器会通知其中一个已注册的工作人员有关新作业的信息。

voice agent 开源音视频

ChatGPT等大模型实用的提问技巧

较为实用的语法结构总结结构描述举例备注语境描述 Context 提供外部信息或额外的上下文信息

大模型

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