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模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

SSE 是 HTML5 中一个与通信相关的 API，主要由两部分组成： · 服务端与浏览器端的通信协议

GPT

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

watermark,moles,large breast,big breast,sunshine,bright, 中间参数 1.Canny 可以根据你提供的图片经过预处理器成为线稿

绘画作图

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

生活中到处都是那些数据不能以我们期望的方式说服人们的情况。

贝叶斯定理

LangChain 的问题所在

这种方法通常被称为检索增强生成。

大模型大语言模型

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

未标注或自生成刺激的一个优势是没有注释偏见；这是在尝试提取超人类表征时的一个重要属性。

大模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成，768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。

大模型

GPTs使用指南 | 保姆级GPTs入门教程，0代码基础也能做AI产品

把创建GPTs的想法，在创建者界面告诉GPT生成器。

GPTs 入门教程

角色，背景，任务，产出内容与形式：如何写出优雅的prompt？ - 通用的万能框架

prompt的作用不言而喻：提供给模型输入文本，指导模型生成合适的回答。

提示词 prompt

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

Transformer 的提出标志着神经网络模型在自然语言处理领域的一次重大革新，使得文本生成、机器翻译等任务取得了显著的性能提升。

RAG Embedding

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

给定z，解码器然后一次生成一个符号元素，从而生成输出序列（y1，...

Transformer 大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

“Claude 3、Gemini 1.5，是要把RAG（检索增强生成）给搞死了吗？”

向量数据库大模型 cpu

必读！RAG好用的3种Router

生成软标签：创建专家预测数据集后，选择收集的一个指标来生成软标签（第三步）。

RAG Router

GPTs+Notion，打造最强GPTs数据处理方案！喂饭级教程！

除此之外，还有一个好处是避免了直接在ChatGPT聊天窗口呈现大篇幅内容，字符的逐一打印不仅耗时，还可能与实际攻击行为产生混淆。

GPTs Notion

Langchain的一些问题和替代选择

凭借其高级的API可以简化将llm集成到各种应用程序中的过程。

大模型

和王小川聊再创业这一年：回应朱啸虎、谈中国AGI第三种可能

对话中讨论了大模型的技术前瞻性和技术敏感性，以及如何将技术转化成应用。

王小川中国大模型

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