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生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

然而在AIGC产品中，用户更关心的是AIGC的数据体验，而不是界面的交互体验，传统的体验设计范式已经不再适用。

AIGC 工作流

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

外挂数据库是解决模型“胡说八道”的有效手段。

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

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

阿里腾讯豪华阵容参投，智谱AI投资版图曝光

实际上如果翻阅智谱官方公众号，你会发现官方几乎是以一年一次的频率来公布融进展，A轮融资「过亿」，B轮融资「数亿」，今天则直接公布了年度融资总额。

智谱阿里

从第一性原理看大模型Agent技术

，把数据索引进向量数据库，再召回数据，再提交给大模型做Prompt工程，这样就可以使用最新的知识和比大模型里的知识更准确的知识。

大模型 agent

ChatGPT+文字转视频工具，让1个人1天轻松生产100条原创视频（内附全部工具）

以 ChatGPT为代表的 AI工具出现，正在引发一场新的变革，并且有极大可能，让数亿人的工作，被 AI工具所替代。

生成式AI

在飞速发展的时代管理AI风险

仅仅四年后，深度学习系统就可以编写软件，根据需求生成逼真的场景，就知识主题提供建议，并结合语言和图像处理指导机器人。

人工智能伦理

全球最大开源prompt社区即将开放中文版

我完全可以在这里找到适合我自己使用场景的Prompt，也非常乐于把自己写出来的优秀prompt提交到这里查看全球玩家的反馈，每天看到自己的prompt在增长点赞数和引用数真的超有成就感！

开源模型

Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

因为我们是在特定领域的数据上更新模型权重，模型产生更多的上下文响应。

生成式AI

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

Stable Diffusion WebUI 中使用 · 在 WebUI 中可以方便的集成更多能力

ControlNet 文生图

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

然而，大多数模型在流利地切换语言、理解口语查询的细微差别以及提供高质量响应方面仍然面临挑战。

GLM-4-Voice 9B 语音安装

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

mExpresso（多语言Expresso）是一个包含七种朗读风格（默认、快乐、悲伤、困惑、清晰、耳语和笑声）的表达性语音到语音翻译数据集，涵盖英语和其他五种语言。

声音

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

然后，团队使用标注数据集的多模态提取语义相关特征，在对比语言-图像预训练（CLIP）空间中使用对比学习训练fMRI编码器。

stablediffusion

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

在MMLU、C-Eval等知名数据集上，Qwen1.5大显身手，尤其72B版本，更是远超Llama2-70B。

Qwen1.5 开源模型

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

ensp; 参考人工处理文章的步骤，第一步，我们可以让 AI 帮我们先读一遍文章，了解文章的基础信息在第一步的 prompt 里，为了更好地了解文章，我让 AI 帮我总结了文章的元数据

Kimi Chat 阅读

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