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使用ChatGPT写出优质长文、文章

在动笔之前，先花时间构筑一份详尽的框架，包括至少10个不同的主题和子主题。

ChatGPT 写作

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

虽然将逆转诅咒与逻辑演绎联系起来很有用，但它只是对整体情况的简化。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

后向扩散时，Stable Diffusion 先会生成一张完全的噪音图，然后根据提示词的语义，通过不断的采样来去除噪音图中不符合语义的噪音，而采样器就是去除噪音用的算法程序。

画图 SD 采样器

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

避免误解和歧义 · 示例能够明确提示词的语境，减少因语境不明确而产生的误解或歧义，减少不必要的返工和调整。

prompt 提示词

Midjourneyv6创作中国龙十大技巧

prompt技巧，基于中国画传统,通过明确指明“Chinese dragon”、描绘角、须、鳞等特征细节、定义金黄等传统色彩、表现飞舞等动态姿态、融入宫殿、云雾等中国元素、赋予祥瑞寓意、组合丰富场景细节

Midjourneyv6 文生图

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

如何构建基于大模型的App

与从头开始训练语言模型不同，我们使用已经预训练过的模型，如LLama，并通过添加特定于用例的训练数据来调整模型以适应特定任务的需求。

构建大模型App

更强的小型LLM：Zephyr-7B

用户观察到这些模型通常缺乏“意图对齐”，意味着它们并不总是以符合人类偏好的方式行事。

Zephyr-7B 大语言模型

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

通过编排可以将开放域，复杂多步问题，分解为多个子问题分开解决，能用模型用模型，不能用模型的用流程，甚至采用“Human in Loop”的方式，将整个工作流程白盒化，把大模型能力限制在封闭的问题内，让大模型更可控

RAG 自由编排 Workflow

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

如果企业自身数字化基础不足，前期准备和调整环节将非常有挑战。

大模型

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

生活场景：工作场景：我们可以发现，一个高质量的任务指令通常会包括【背景说明、角色定位、任务分配、明确要求】这四个部分。

ChatGPT 大模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

“Predicting Emergent Abilities with Infinite Resolution Evaluation”被接收，引起了海内外多个关注“Scaling Law”的团队讨论，包括

Grok-1 开源模型

「语音转换新速度」— 探秘Whisper JAX的70倍速提升

技术优势 Whisper JAX继承了原始Whisper模型的强大功能，包括对多种语言和口音的高度适应性，以及在各种背景噪声中的稳定性能。

Whisper 语音识别

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

此外，该论文还引入了一个新的条件控制方式，即在生成图像的过程中，通过动态地调整条件向量的值来控制生成图像的属性。

大模型文生图

腾讯出品！开源AI数字人框架！号称可以不限时长

下面是模型结构示意图下面是并行去噪算法示意图 MuseTalk：实时高质量口型同步模型值得一提的是，MuseV团队最近发布了MuseTalk，这是一个实时高质量的口型同步模型，可以与MuseV结合使用

MuseV 视频数字人框架

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