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人工智能对话prompt：用聪明的方式解决各种难题

案例：推理案例1 11、归纳你可以把归纳理解成做复盘和总结，这种提示模式下ChatGPT可以从特定的例子或事实中归纳出一般规律或结论，可以让你看清楚一些事情的本质（也考验你的判断力）。

chatgpt 提示词 prompt

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

当适应特定任务时，预训练语言模型具有低的 “内在维度”，将它们随机投影到更小的子空间时，它们仍然可以有效地学习。

大模型微调

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

捏造事实的例子：月球行者一共有12人人工智能研究中心的一篇研究论文将法学硕士的幻觉定义为“当生成的内容是无意义的或不忠实于所提供的源内容时”。

大模型

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

首先，大部分深度强化学习成功的例子中的任务是特定的、环境的状态空间也是确定的。

人工智能大模型

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

私有化多模态大模型如Qwen-VL-Plus 较快、准、泛化能力强以 Qwen 为例子，

OCR 大模型文字识别

通俗易懂地解释OpenAI Sora视频生成的特点有哪些？它与此前的Runway Gen2、Pika有什么区别？以及缺点是什么？

上图是两个例子，左右两边是原来的2个视频，中间是基于这原有的2个视频连接后生成的新的视频。

sora 视频生成

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

上面的例子中只是一个3维向量，而实际可用的嵌入式模型中，维度要大得多，比如OpenAI提供的Embeddings接口支持1536维度，开源的中文embeddings中m3e-base支持768维度。

embedding 大数据分类

必看！ComfyUI故障应对指南，让您轻松应对每一个挑战

一个典型的例子是clipseg节点组件。

ComfyUI 故障应对

FaceFusion参数详解

FaceFusion特点和界面启动WEBUI后，大概是这个样子。

FaceFusion 文生图

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

训练方法：（1）ChatLaw-13B：基于姜子牙Ziya-LLaMA-13B-v1模型采用Lora方式训练而来。

垂直领域大模型开源模型汇总

一招让你的 AI 图像更惊艳！DALL-E 3 自定义指令魔法

4.旅行吟游诗人：我们的主人公身着朴素的传统服装，吹着笛子，穿梭于日本的各种风景中，预示着一段探索和冒险之旅。

DALL-E3 文生图

阿里通义实验室薄列峰：从兵马俑跳“科目三”到照片唱歌，四大框架让AI生成的人物活起来丨GenAICon 2024

当看产品演进的时候，我们发现一个非常有意思的事情，真人来跳舞这件事是我们自己可以去实现的能力，虽然对于每个人而言难度各有不同，舞蹈跳得比较好的能跳出比较好的《科目三》，舞蹈跳得不好也能跳出《科目三》的样子。

通义文生视频

比 Roop 和 Reactor 更像！IP Adapter 新模型为任何人做写真

例如，本次我们使用的提示词是描述一个日落时分，身穿牛仔服装的年轻女子在西部小镇的场景。

IP-Adapter 文生图

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

处理多种异构数据源 RAG系统的数据可能来自网站内容、产品文档、数据库、电子邮件等多种格式。

大语言模型 RAG检索增强

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

一个可以自己尝试ReAct过程的Prompt的例子： You are an assistant, please fully understand

大模型

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