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金融领域Prompt工程方法浅析

基于以上领域特殊性，同时参考跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM)，我们设计了金融Prompt工程流程（Financial Prompt Engineering Process，FinPEP），其概述图如图

prompt 大模型

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

它们能够处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术绘图等。

claude 大模型

AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程

作者GITHUB：https://github.com/iperov/DeepFaceLab

Deepfacelab 换脸

我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围

明面上，华强北是珠三角电子供应链的销售前台、电子市集；背地里，创业者们来去匆匆，试图将这里变成AI创新硬件的爆发地。

华强北 AI

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

比如上文展示的更精细图片识别和长图识别，都要得益于高清图片、高效编码和任意宽高比图像无损识别，使得对小物体和光学字符等细腻视觉信息的感知能力大大增强，可以处理最大 180 万像素高清大图

MiniCPM 大模型

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

而OpenAI也据此做了当前的这个由弱到强的超级对齐工作。

OpenAI 人工智能

你的下一个浏览器，可以是豆包电脑版！

我们随机打开一个网页，看到一张复杂的技术图，那么我们现在只需要一个截图的动作，然后点击“询问豆包”，关于这张图的总结和解释就出来了：除了“询问豆包”之外，“截图提问”还有其它的功能：再如提取

豆包浏览器

【工具书】基于角色和思维链的人工智能中文Prompt提示词，涵盖几乎所有场景

接下来的步骤是创建解决方案设计、物理网络蓝图、系统集成接口定义和部署环境蓝图。

prompt 提示词

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

值得注意的是，Embedding 层（并不属于全连接层）对于量化操作较为敏感，在实际操作中应避免对Embedding 层做量化操作。

BERT 语言模型

生成式AI与大语言模型的区别

生成式人工智能模型的关键例子包括： DALL-E：由OpenAI开发的这个平台，经过对各种图像的培训，可以基于文本描述生成独特且详细的图像。

生成式AI 大语言模型区别

用AI生成PPT、用AI优化PPT!

我只是发了一个短句作为主题，它就生成了31页PPT。

AI ppt

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

LinkSoul.AI 开源的语音 - 语言多模态模型和视觉 - 语言多模态模型统一采用下图所示框架。

开源模型

字节跳动推出MagicVideo-V2：引领AI视频生成新时代。

MagicVideo-V2采用了先进的文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像嵌入模块和帧插值模块，构建了一个端到端的视频生成流程。

MagicVideo-V2 视频生成

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

值得注意的是，CoT 是 OpenAI 与 DeepLearning.AI 合作的课程中提到的一种重要策略。

思考链提示词

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