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聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

答：GPT对教育、医疗保健、商业、娱乐等行业产生了广泛的影响。

GPT-4 工作

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

直接从图片的描述文本中学习是一个有潜力的选择，因为这样我们可以获取更多的监督信号。

OpenAI 自然语言监督

ComfyUI学习笔记：插件安装

ComfyUI是节点式编程的环境思路，安装后的默认启动示例，是一套生成图像所需的基础节点组合：上图包含加载模型、设置关键词、设置图像大小、选择采样器、VAE解码、保存图片。

comfyui 插件绘画

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

Extract API为PDF生成元素的分层树,包括部分标题、表格、图形、段落等。

大语言模型 PDF 文档

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

这就是用户研究在现实生活中的一个应用。

用户工作

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

ComfyUI的常见故障和解决，赶紧收藏起来，在探索ComfyUI的曲折旅途中，最让人心生畏惧的莫过于那漫天的红色方框和层出不穷的报错信息。

ComfyUI 故障应对

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

传统做法是固化召回，粗排，精排等环节，形成标准的推荐系统处理流程，虽然有利于行业内交流沟通，但这样的方式，在实际生产环境下往往难以快速应对差异化的需求且人为导致模块的割裂及维护的困难，而笔者曾开源了一个

Query Pipeline 大模型

投资人逃离大模型

通义千问具备强大的语言理解、生成和推理能力，支持多语言对话和图片文本识别，广泛应用于智能搜索引擎、问答系统和智能对话系统等领域，参数规模从18亿到720亿不等。

大模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

全文围绕如下的这个图展开：这幅图很好地总结了大语言模型的训练全景，主要包括四个阶段：预训练阶段：基于原始数据训练一个基础模型，得到的是一个base model，可以部署使用有监督微调阶段

大模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

SELECT * FROM t_user ORDER BY id DESC LIMIT 10 · 实验：如图1所示，在 DB-GPT 项目中，直接使用原生对话，使用 Proxy LLM（

Text2SQL RLHF

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

ensp;可见程度推荐0.5-0.8 4、CodeFormer 强度 (0 = 效果最强，1 = 效果最弱) 推荐0.2-0.5 CodeFormer 是增加细节的，但AI增加的细节过多可能会让原图变的不真实

SD 高清老照片修复

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

图 1：GPT-4 中的知识不一致现象。

大模型

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

一、引言随着信息时代的快速发展，知识库已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。

智能分类大模型知识库

一个写了会上瘾的公众号写作模板

接下来，就分享一下我最初坚持下来的写作模板，从日常的生活去入手，或许能够让你觉得写作其实原来如此的简单，更加容易坚持下去。

公众号写作模版

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

在嵌入输入序列后，研究者将其通过 𝑁 这样的块（𝑁 表示模型深度），然后应用 RMSNorm 生成最终激活。

transformer 训练

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