文章列表-AI魔法学院

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Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

考虑融入双关语、押韵和同音连续等来增加绕口令的难度和乐趣。

prompt 写作

无限长的上下文，也干不掉的RAG

主要发现多文档问答任务研究者们通过控制输入上下文的长度和相关信息在上下文中的位置，发现模型在多文档问答任务中的表现会随着相关信息位置的变化而显著变化。

RAG 大模型

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

模型难度较大，不推荐入门者使用。

文生图漫画

【开源黑科技】鹅厂PhotoMaker AI绘画工具，一键打造多风格头像！

在当今科技日新月异的时代，人工智能的发展正以前所未有的速度前进。

photomaker 绘画风格

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。

知识库

哈工大科大讯飞联合推出中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型

（LLaMA：49953，Alpaca：49954），以期进一步提升模型对中文文本的编解码效率在本项目中，我们重新设计了新词表（大小：55296），进一步提升了中文字词的覆盖程度，

训练

Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

而第二个难度其实会高很多，QWen 我用了 max 版本过了，但是运行速度较慢， Baichuan 只有 Function Calling 过了， GLM-4 则一把全过，速度还很快

Byzer-LLM GLM-4

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

优化上下文长度和上下文构建 3.

大语言模型

超级转化！5个让销售数字飙升的顶级 Prompts！

运用分析工具来追踪用户互动情况，并据此调整策略，以最大程度地提升品牌曝光率。”

Prompt 提示

智谱AI官网再升级，GLM-4，智能体，AI作图长文档全部搞定！

最近国内有一部大热的电视剧《繁花》，请帮我深度分析剧情并搜索相关信息写出一篇影评，主题是：看了《繁花》的评论区，才明白什么叫“山猪吃不了细糠”，影评的文字风格要极力模仿张爱玲的作品。

GLM-4 智能体

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

ViTPose+进一步拓展到多种不同类型的身体姿态估计任务，涵盖动物、人体以及典型的身体骨骼、手、脚、脸部等关键点类型，在不增加推理阶段模型复杂度和计算复杂度的情况下，实现了多个数据集上的最佳性能。

ViTPose+Transformer 身体姿态

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

粒度的级别可以根据需要进行调整，以便为智能体的活动提供详细和吸引人的计划。

大模型

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

通过上面两个例子的对比各位可以发现，controlnet展现了惊人的图片控制能力，而不需要人为的控制AI，限制AI发挥的强度，更厉害的是controlnet不止有canny预处理这样将图像退化为线稿再处理的预处理方式

文生图

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

譬如，一级和二级标题经常体现出指令的重要级别差异，而列表则显示信息的同等重要程度。

提示词结构化

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

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