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提示词学习地址推荐

提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

提示词 prompt

26个超级技巧，让你的ChatGPT直接起飞

‘ 目的：明确受众帮助模型更好地定位答案的深度和技术水平。

ChatGPT

AI写作：如何让AI帮你写出10万+标题？

尤其是在大多数平台都转为信息流推送的模式后。

AI写作提示词

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

这让Wav2Vec 2.0相形见绌，因为Wav2Vec 2.0是在无监督码预测任务上预训练的，所以其训得的模型仅从未标注的纯音频数据中习得了从语音到隐含状态的中间映射。

语音转文字 whisper

Stablediffusion3论文下载-确定了Stablediffusion3与Sora的架构是一致的

我们新的多模态扩散变换器（MMDiT）架构为图像和语言表示使用了单独的权重集，与 SD3 以前的版本相比，提高了文本理解和拼写能力。

SD 论文

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

效果展示经过我的实测，这个项目特别适合低分辨率和模糊照片的高清化处理，比Stable Diffusion WebUI中的高清化效果要好上很多。

SUPIR 文生图

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

SD1.x 系列，大多数是在 SD1.2 的基础上继续微调得到的，包括我们使用最多的 SD1.4 和 SD1.5 模型；SD2.x 系列则是新开的故事线，使用了全新的模型结构。

Stable Diffusion 文生图

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

诚然有很多人在体验过超长上下文窗口大模型后，觉得这种方式已经让AI在回答的准确性上做到了突破，无需再用RAG：而且从Claude、Gemini等玩家在测评榜单的数据来看，在回答准确性上的成绩也是屡创新高

向量数据库大模型 cpu

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

该项目提供了一个简化的RAG工作流，适用于各种规模的企业，通过结合使用大型语言模型（LLM）来提供基于严谨引用的真实问答能力。

RAGFlow RAG 开源

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

在刚刚过去的首届 OpenAI 开发者大会上，OpenAI 不仅公布了新的 GPT-4 Turbo 模型，还推出了多项对现有功能的升级和融合，一系列新产品和新功能的发布让外界大呼过瘾。

检索增强生成大语音模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

让模型在急于得出结论之前找出自己的解决方案比如你扔个数学题给大模型，你让他判断对或者不对，你会发现结果很随机，一会对或者不对，但是如果你先让他自己做一遍，再去判断对与不对，结果就会准非常多了。

OpenAI Prompt 提示词

SD入门教程六：ControlNet基础入门

这些信息都可以通过 ControlNet 来控制模型生成的图片。

ControlNet 文生图

OpenAI大动作：Whisper large-v3重塑语音识别技术

这款最新的自动语音识别模型不仅在多语言识别方面取得了显著进步，而且还将很快在OpenAI的API中得到支持。

Whisper 语音识别

固定的“魔咒”：正负面质量标准化提示词

fingers, extra digit,bad hands, missing fingers, (((extra arms and legs))), *广泛适用于写实及二次元风格，可以考虑搭配不同模型使用

提示词 prompt 绘画文生图

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