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一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

去年年初，一款很火的AI写真软件“妙鸭”横空出世，消费者仅仅只需几张照片就能给自己拍摄出各式各样的证件照、写真照，简直太神奇了。

妙鸭文生图

RAT = CoT + RAG

Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。

RAT 协同思维链检索增强生成

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

建议您先大致浏览一遍并将其收藏，以便将来实际操作时能够参照查看，一旦学会，终身受用！

第一性原理大模型

Ollama最新更新v0.1.33，实现了多并发可同时与多个模型聊天对话！

Hello，大家好！

ollama 语言大模型聊天

确实很神奇! 通过 Prompt 中加入“这件事对我的事业至关重要”这样的情感激励可以提升 LLMs 的表现

尽管大型语言模型(llm)越来越被视为向人工智能迈进的一步，在许多任务中表现出令人印象深刻的表现，但llm是否能够真正掌握心理情绪刺激仍然不确定。

Prompt 大模型情感激励

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

接下来是访谈原文翻译内容： Q：当今AI圈许多人相信，利用更多计算能力、更多数据，训练大型语言模型 (LLM) ，将带来通用人工智能（AGI），你同意吗？

AGI 大语言模型观点

必看！阿里通义千问完整技术报告

1 介绍大型语言模型（LLMs）已经通过为复杂的推理和问题解决任务提供强大基础而彻底改变了人工智能（AI）领域（Radford等，2018年；Devlin等，2018年；Raffel等，2020年；

大型语言模型报告

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

总的来说，看起来效果还不错，下面跟着树先生一起来试试水~ 本文我将分 3 步带着大家一起实操一遍，并与之前 ChatGLM-6B 进行对比。

知识库

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

LLM是通过大量的数据进行训练的，可以回答任何问题或完成任务，利用其参数化记忆。

检索增强大模型

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

其中一位学生，他向大家介绍了自己研究的新成果，引起了全场的关注。

中文大模型训练

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

22个用于创业者思维的提示词

提出改进建议，帮助我制定一种新的定价策略，以最大化利润和客户满意度。"

提示词大模型

StableDiffusion

好用的令人发指的图生图，你就告诉我抄哪个吧！—StableDiffusion 第三弹

SD文生图的参数与提示词详解 AI绘画的首次轰动，可以追溯到短视频平台上大火的AI漫画特效。

大模型文生图

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

通常情况下，我们使⽤更好的基础模型、更⼤的数据集⼤⼩以及更⾼质量的数据来提升⼤型语⾔模型（LLM）微调性能。但在这篇NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning中，研究⼈员尝试了⼀种不同且更简单的⽅法：在训练过程中向嵌入向量添加均匀随机噪声，可以显著改善语⾔模型微调的效果！

NEFTune 大语言模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

但很少有案例像Contextual.ai提出的基于情境语言模型（CLMs）的“RAG 2.0”那样引人注目，它旨在使标准检索增强生成（RAG）——目前最流行（如果不是最受欢迎的话）的生成式AI模型实现方式之一

RAG 大语言模型

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