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ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

; "author": "Lilith Blackwood", "genre": "Gothic Romance" }] 策略3：让模型检查是否满足条件

prompt 提示词

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

这种方法的有效性已经得到了大量科学研究的证明。

教育 AI 学习

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

查看服务器配置购买完成后收件箱会收到站内消息，包含机器配置和密码，进入服务器后输入命令，可以看到系统中安装的 NVIDIA 显卡的实时信息和状态。

ChatGLM2-6B

零一万物API开放平台出场！通用Chat多模态通通开放，还有200K超长上下文版本

为了实现模型能力的提升，研究团队从保证训练数据质量、在tokenization中运用独特设计、微调阶段积累经验等多个角度进行了攻关，增强了模型的优势并在API段充分发挥。

零一万物 YI 李开复

用ChatGPT快速完成论文全流程

场景案例：在论文“使用人工智能技术提高在线教育的学生参与度”中，参考文献应包括关于在线教育挑战的基础研究、人工智能在教育中应用的前沿研究，以及有关提高学生参与度的相关理论和实证研究。

ChatGPT 写作

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

Document 做更新单位，主要是针对 chunk 做更新有些过于繁琐，但实际应用的过程中很多人反馈说针对 Document 有些过大，这下好了，中间加了一层，embedding 更新的单位也可以试着按照中间层大小

大模型 LangChain RAG

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？

第二个是圣诞节雪景和真实拍照的建筑视频的融合。

sora 视频生成

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

示例二简要的总结以下内容，最多2个句子： <请把待总结的内容放到这里> 这一次，ChatGPT按照我们的要求，输出了2个句子。

prompt 提示词

Langchain的一些问题和替代选择

总结本文只总结了Langchain用户在使用中遇到的一些问题，并非所有使用过Langchain的人都会遇到，但是也不能保证你以后不会遇到，所以还是应该注意这些别人遇到的问题。

大模型

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

量化是一种通用的压缩方法，适用于几乎所有的深度模型，学术界已经证实，全连接层是对量化操作十分友好的结构，而BERT 中大部分模块都由全连接层组成，因此BERT 对于量化操作是比较友好的。

BERT 语言模型

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL，持续推动中国大模型生态建设

一位不懂中文的外国游客到医院看病，不知怎么去往对应科室，他拍下楼层导览图问Qwen-VL“骨科在哪层”“耳鼻喉科去哪层”，Qwen-VL会根据图片信息给出文字回复，这是图像问答能力；再比如，输入一张上海外滩的照片

大模型

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

训练模式是用teacher force的方式（不明白的同学知乎搜一下），将整句话输入到模型中，并通过mask机制在保证不泄漏未来的单词情况下预测下一个单词。

训练

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

Transformer 已经在实践中实现了比 RNN 更好的性能，并且在利用现代硬件方面也非常高效。

transformer 训练

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

特别是，多智能体应用中的智能体可以通过不同的初始配置专门执行不同的功能；多智能体应用可能要求智能体按照标准化操作程序（SOP）或更动态的工作流程执行；智能体之间的通信模式可能从一对一到广播（例如，智能体的讨论组

AgentScope 语言大模型智能体

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