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【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

· BP 是惩罚因子，如果译文的长度小于最短的参考译文，则 BP 小于 1。

开源模型

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

Battle 和 Gollapudi 决定系统性地测试不同的提示工程策略会如何影响 LLM 解决小学数学问题的能力。

prompt 大模型提示

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

每个子模型的大小是原始模型的一半，从而增强了可管理性并减少了计算负载。

PanGu-Draw 文生图

全球下载量最大的AI绘画大模型，更新Lightning极速版

因为Lightning画质损失非常小，在6-8步左右的时候，肉眼几乎分辨不出任何画质损失。

Stable Diffusion 大模型提示词

SD入门教程零：应用场景

随着技术的不断进步和用户需求的增长，Stable Diffusion的应用场景还在不断扩展，那么上面这些场景就是最常用的一些例子，能有效加速相关从业人员的工作效率，原先要花几天的设计，可能1-2个小时就能全部搞定

Stable Diffusion 文生图入门教程

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

这种方法使得使用大型语言模型（LLMs）进行高效推断成为可能，最多可以实现20倍的压缩，而性能损失很小。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

为了生成更高质量的人像图像，在下载过程中过滤掉了分辨率小于512的最短边的图像人脸检测和过滤首先使用retinaNet检测人脸边界框，滤除小尺寸(小于256 × 256)的检测。

PhotoMaker 文生图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

如果仔细观察可以发现，Karras 推荐的 noise schedule 中，接近终点附近的的几步值会更小，他们发现这种策略会有更好的生图质量。

绘画采样器 SD

如何通过AI变现，举个详细的例子?

关于这一点，我深表赞同，我在我的公众号和朋友圈，不仅一次发表了相同的看法，（即使我是一个写提示词的深度爱好者）技术普照的绝佳案例：美图AI AI|根据美图AI的这波动作，做一些未来的小预测

生成式AI

数据分析思路系列-如何建立指标体系

在拆借完二级指标后，我们基本就完成了活跃体系的拆解，但这种拆解是站在整个大的业务线层面，诸如视频和习题的专项运营团队来说，我们拆解的指标可能是他们的核心指标，所以对于他们来说还可以继续进行拆解，这就形成了另一套小的指标体系

数据分析指标体系

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

在大多数情况下，这些上下文信息的量将超出可用的 LLM 窗口，因此你需要通过将其分割成较小不重叠的块。

开源模型

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

17岁高中生写了个神级Prompt，直接把Claude强化成了满血o1。

比如群友@洛小山直接用这段Prompt强化过的Claude3.5，当场造了一个flappy bird。

prompt 大模型

ComfyUI官方使用手册【官网直译+关键补充】

警告(Warning):调整潜在图像的大小与调整像素图像的大小并不相同。

文生图图生图 comfyui

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

通常，正则化项被添加到损失函数中来惩罚模型中过多的参数，以限制模型参数的数量和大小，使得参数值更加平滑。

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