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一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

这个插件分为“模型训练”、“照片生成”、“视频生成”、“模特试衣间”四大板块。

妙鸭文生图

Prompt屠龙术-思维链

COT (Chain of Thought) 本文介绍prompt工程中的屠龙术之一：思维链，这是一种能极大提升大模型输出质量的技术。

Prompt 思维链

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

在以往大模型开发中，应用核心开发重点在于prompt engineering，这多见于一些RAG应用，也就是整个过程围绕如何精心构造Prompt，再利用Prompt诱导大模型生成一个好的答案，而这一过程往往是单次的

LLM 范式迁移

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

当下大语言模型最重要能力就是是自然语言理解和生成。

提示词文生图 AIGC

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

项目的主要组成部分是Fay控制器和数字人模型，这些可以结合起来创造多种应用场景。

Fay 开源项目数字人

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

CoT 能够将大型任务转化为多个可管理的子任务，并揭示模型的思维链条，从而提高模型性能。

agent

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

相比之下，一个典型的视频每秒大约包含30帧画面，如果要用fMRI去重建一个2秒的视频，就需要呈现起码60帧。

stablediffusion

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

至于原因，其实并不是很明确（详情参考：来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解：https://www.datalearner.com

OpenAI 人工智能

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

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

借助于 Transformer 模型优秀的自然语言能力，它可以精准地理解你的设计需求，并近乎如实地反映在画面上。

文生图

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。

Bert-vits 语音

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

wechat_articles_spider： pip install wechatarticles 步骤 3：安装完成后，您可以通过导入wechat_articles_spider模块来使用该工具

微信爬虫

Gartner：2024年人工智能渗透的十大战略技术趋势

Gartner已经确定了2024年的十大战略技术趋势，生成式和其他类型的AI解决方案占据了中心舞台，广泛的采用和风险是主要关注领域。

Gartner 人工智能

十条最佳GPT提示词，让你成为任何领域大师

7️⃣ 为复杂概念建立心理模型 prompt：Help me create mental models or analogies to better

ChatGPT

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