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Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

主要任务是帮助用户为其公众号找到一个既吸引人又符合其内容或品牌的名字。

大模型

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

极限帮助我们理解在接近某一点时函数的行为，从而引入了导数的概念——函数在某一点上的瞬时变化率。

数学微积分科学

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

对话系统:通过结合上下文学习，模型可以产生连贯和引人入胜的对话，改善对话系统中的人机交互。

大模型训练

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

为了解决上述两个问题，wav2lip引入了一个在真实视频中预训练的专家口型同步判别器，且包含多帧信息，用于判断音频和口型是否同步。

wav2lip 语音

万字长文，AI大模型的应用实践总结

同时为了保证训练的高效性（也就是尽可能少的引入更多参数）。

大模型

动作识别模型有哪些

不同于独立的学习关节点特征(human-joint features)，这篇文章引入的pose-attention机制通过不同语义相关的关节点(semantically-related human

动作识别模型

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

此外，在虚拟主播领域，它可以为虚拟主播提供更加自然和富有情感的声音，提升虚拟主播的吸引力。

Westlake -Omni 语音

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

ComfyUI-Vextra-Nodes ControlNet Preprocessors for ComfyUI 添加了 controlnet的预处理器，对，再也不用去PS或者WebUI里面生成controlnet的引导图片了

文生图

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

限制 2: 无法定制检索虽然 OpenAI Assistants 的内置检索是一套开箱即用的解决方案，但它无法根据每个应用的特殊需求（如：搜索延时、索引算法）进行定制。

RAG 检索向量库

如何看待大型语言模型的Prompt

你的提示的一部分可以被解释为“程序键”，即你想检索的程序的索引，另一部分可以被解释为程序输入。

prompt 大语言模型

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

中的误导类问题（misleading），这类问题上的幻觉往往涉及模型身份感知错误，相信神话传说真实发生，无法区分虚构与现实，相信互联网谣言和误传等，往往需要通过Alignment来纠正从这些从预训练语料中引入的行为

大模型中文大模型幻觉

ComfyUI，你开启XL钥匙打开了新世界

先倒退回最早学习SD扩散模型的理论知识（现在回想起来，当初可能真的是学了个寂寞啊，文章也是囫囵吞枣，重点还是看引用链接吧）传送门： Stable Diffusion的工作原理（理论篇）我基于自己的理解重新做了一张更好消化的原理流程图

ComfyUI 大模型

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

更重要的是，大模型还能提出可能的疑问，引导我们深入思考，挖掘文档中的更多价值。

Ollama AnythingLLM 阅读

大模型LLM基础｜分词

/dataset.txt"], vocab_size=5000) WordPiece WordPiece与BPE类似，但在选择合并时引入了概率模型，根据合并的似然来确定是否合并字符。

开源模型

我为什么不看好大模型行业

这个背后的理论解释至少有三种波特五力模型- 该理论认为企业收益水平取决于行业整体吸引力和该企业在行业内的相对定位。

大模型

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