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元象首个多模态大模型 XVERSE-V 开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入

人类获取的信息83%来自视觉，图文多模态大模型能感知更丰富和精确的真实世界信息，构建更全面的认知智能，从而向AGI（通用人工智能）迈出更大步伐。

XVERSE-V 多模态大模型

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

当然，这些方法在输出上也会有强弱：综合（29%）>勒索（24%）>小费（21%）>内疚感（13%）>慈善贿赂（6-11%）具体可参见这篇文章：贿赂 ChatGPT 确实能得到你想要的东西

prompt 提示词

Stable Diffusion

【Stable Diffusion】高效率视频转AI动画！EbSynth插件全流程操作

理解了这个原理，接下来我就将通过这篇文章来全面地介绍EbSynth插件从安装到使用的整个流程。

AI编程 EbSynth 动画

职场及工作中常用的方法论总结

WHY：以前在学校里写论文时，首先需要阐述的就是整篇文章的动机。

工作

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

本文介绍3种automatic prompt engineering框架：APE[3]、APO[4]以及OPRO[2]。

prompt 大模型

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

当时他只是文本简单介绍了一下，现在他在斯坦福大学对此内容的演讲视频已经发布。

GPT-5 智能体

什么是BERT？

来构建整个模型，因此最终生成能融合左右上下文信息的深层双向语言表征。

embedding

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

2 ReAct 模式这是 LLM Agent 第一文，发表于 2022 年 10 月，现在看起来特别简单，但当时ChatGPT还没有面世，能够提出让 LLM 学会使用工具

LLM Agent 图解

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

回到我们文章题目的设问，从这个角度看，现在形态的搜索可能五年到十年后就真的不在了。

大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

在RAG应用中，如果行业知识文件被切分出几万个，那么使用时间过滤就会非常重要，比如我们只需要检索2023年3月份的合同文件，那么就可以用时序数据将目标chunk从几万个里面先挑出来，再进行向量计算。

大模型 PostgreSQL

大规模训练系列之技术挑战

本系列中，将大规模训练技术面临的挑战分为三部分：显存、通信和计算，每部分都会有对应文章进行详细介绍。

开源模型

国产AI，逃过一劫

小说等各类文本。

ChatGPT 大模型

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

链接在文章最后。

AI开源集合

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

本文是基于真实需求场景的探索和回顾。

embedding 大数据分类

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

为了实现大模型的高效训练和推理，有的是从模型底层下手，比如直接改变底层模型架构，将原来的Transformer架构改成近期新出的基于状态空间模型（SSM）的mamba架构；有的是在预训练微调方法上下手，比如我们在上一篇文章

MoE 大模型

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