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AI颠覆的第一个体育赛道，来了

通过“3D+AI”技术，百度智能云打造了“同场竞技”系统，让观众能够通过三维恢复和虚拟叠加的画面，更直观地理解比赛技术差异。

体育 AI

QWen1.5: 卓越模型之路

1IXxvg 在不同模型尺寸下，Qwen1.5 都在评估基准中表现出强劲的性能。

Qwen1.5 开源模型

MidjourneyV6高级提示词技巧（人物篇）

以下是提示词模块的详细说明： 1️⃣ 设定主要场景：在初始设定中添加一些基本的风格描述，可以帮助你在后续的迭代中更好地可视化结果

Midjourneyv6 文生图提示词

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

扣子bot开发页面配置kimi模型非常简单，如下图所示，选择不同版本的moonshot模型，从回复随机性、最大回复长度、上下轮轮次三个方面配置好就可以。

Kimi 扣子Coze 大模型

预训练对话大模型深度解读

Reddit语料微调数据：众包语料主要能力：开放域闲聊+多技能融合，包含人格化、知识性、共情性等第二代2021年模型结构和第一代相同，

AI必备Prompt技巧《提问的艺术——让AI导出高质量答案》

他们通常被视为勇敢、正义和荣誉的象征。

prompt 提示词

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

嵌入式模型（Embedding）是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的机器学习模型，它可以将高维度的数据转化为低维度的嵌入空间（embedding space），并保留原始数据的特征和语义信息

embedding 大数据分类

替代画师？不，AI把枪指向了商业摄影

作者在C站称：我用于模型/版本展示的设置采样步数: 40-50 CFG scale: 7-20 采样方法: DPM++ 2M Karras 比例:1024x1024 负prompt:

文生图

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

我们编写提示同时进行摘要和关键词的生成。

提示词文生图 AIGC

什么是BERT？

，BERT的结构可能会有不同的轻微变化，因此接下来只介绍预训练阶段的模型结构。

embedding

用AI生成PPT、用AI优化PPT!

原文截图：生成的部分PPT Claude打分：85分有意思的是，Claude在这里提到：PPT视觉设计简洁大方，我猜测，Claude也有类似GPT-4V的视觉识别能力。

AI ppt

大模型压缩首篇综述来啦~

该方法将剪枝视为一个广泛的稀疏回归问题，并使用近似稀疏回归求解器来解决，实现了显著的非结构化稀疏性。

大模型

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

https://arxiv.org/pdf/1506.07285.pdf 但是，虽然想法很好，实现上却很困难，当下用历史后视镜来看，想要实现统一，一是要选对模型结构（GPT），二是要有足够的参数规模，

prompt 大模型

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

·可视化文本分块，支持人工干预。

RAGFlow RAG 开源

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

显然，所谓的“好”并不存在一个绝对的标准，不同的用户有不同的需求，“好”的标准是因人而异的。

prompt 提示词

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