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论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

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论文提示词写作

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机器学习机器学习是一种让计算机从数据中自动学习的方法，它采用各种算法，让计算机在不断的实践过程中不断得到改进，并可以被应用到各种领域中。

人工智能

大模型训练为什么用A100不用4090

这里的 6 就是每个 token 在模型正向传播和反向传播的时候所需的乘法、加法计算次数。

大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

这个问题很大程度上是因为召回相关性不够或者是召回数量太少导致的，从扩大召回这个角度思考，借鉴推荐系统做法，引入粗排或重排的步骤来改进效果。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion XL 1.0 出图风格鉴赏

这一节我们趁热来看看不同风格下 SDXL 的表现效果参数介绍模型： SDXL base（没有使用 refiner 优化）采样方法： Euler

文生图

字节推出开源绘画大模型SDXL-Lightning，秒级出图

Diffusers使用方法：请始终使用与相应推理步骤对应的正确检查点。

sdxl 字节绘画

产品运营全流程SOP

； ③触点：什么是触点、如何找到触点、好触点的例子、触点的作用； ④频次\时长：什么是用户频次\时长、如何提升用户的活跃频次和时长、常见的三个方法； ⑤

产品运营

如何提高RAG 的效果

主观题：类似：说一下你对日本排放核废水到海洋的看法？

RAG 大模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

MosaicML就采用这种方法。

大模型

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

有记忆交互：一个典型应用方法就是检索增强的语言模型（Retrieval Augmented LLMs），查询专用知识库和外部实时信息，帮助回答特定的问题。

OLAP For Embedding 一体化数仓

厉害了，匹诺曹Pinokio！所有AI工具，一键安装，全部免费！整合AI绘画、AI视频、AI语音...

一键安装所有 AI 项目模型，取代繁琐的指令式安装法。

AI绘画 AI视频 AI音乐

分享使用SDXL 1.0模型的一些技巧和心得

然而，一旦进入SD界面，就无法再更改这些风格了。

文生图

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

，HuggingGPT综合使用了“基于规范的指令”（specification-based instruction）和 “基于示范的解析”（demonstration-based parsing）的方法。

提示词 prompt

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在一个开发者活动上发表讲话，谈及了他和OpenAI对AI Agents的看法。

大模型

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

如上图所示，半监督学习的方案主要由以上三种方式：判别式方法、生成式方法、对比学习方法等。

大模型

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