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爆火的“哄哄模拟器”，它是如何炼成的？Prompt泄漏了

延伸阅读：三个新“摩尔定律”，推动世界在AI时代加速前进。

提示词 prompt

DeepMusic发布“和弦派”2.0：重塑AI音乐创作范式，赋予创作者全方位掌控

二，音乐编辑如“修图”般轻松自如如同编辑照片般细腻，用户对歌曲的整体风格至每个伴奏乐器细节，均能实现精准把控与自由调整，赋予创作者对AI音乐作品前所未有的掌控力。

和弦派 DeepMusic 音乐创作

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

图片由DALL·E3 生成二、知识库的现状与挑战在数字化的时代，知识库已成为组织和个人管理和分享信息的核心工具。

智能分类大模型知识库

来个优秀的开源人脸识别项目！

InsightFace 的主要功能如下： 1. 2D 人脸识别：基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别算法，可以对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现人脸识别。

人脸识别开源项目

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

三、成果及应用这种方法的优点还是比较明显的。

ChatGPT 写作

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

此文可视为AI Agent的全面科普。

生成式AI

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

Why：为什么需要模型量化随着深度学习（Deep Learning）的发现，其在计算机视觉（Computer Vision， CV）和自然语言处理（Natural Language Processing

大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

以下是对比三代模型的结构差异和关键改进：位置编码机制：RoPE -> RoPE -> RoPE 三代模型都采用了 RoPE（旋转位置编码），确保模型在处理长文本时能够高效地保留序列的位置信息

MiniCPM3-4B 大模型

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

在《GPT最佳实践 - 提升Prompt效果的六个策略》中，我们介绍了OpenAI官方发布的"GPT 最佳实践"指南的六个策略，其中第三个策略是“将复杂的任务拆分为更简单的子任务”。

GPT prompt

大规模训练系列之技术挑战

类似的，扩大数据规模也能带来精度提升，如使用 ILSVRC-2012 (128 万张图片，1000 个类别)和 JFT-300M（3 亿张图片，18291 个类别）两个数据集来训练 ResNet50，精度分别为

开源模型

15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！！

注意，不允许出现黄色、暴力、民族主义、种族歧视、宗教主义、违法等内容。

写作 prompt 提示词

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

此类视觉上的强化可能会被模型解读为相关信息的高级别优先级。

提示词结构化

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

简而言之，提示工程就是寻找一种编辑查询（query）的方式，使得大型语言模型（LLM）或 AI 绘画或视频生成器能得到最佳结果或者让用户能绕过这些模型的安保措施。

prompt 大模型提示

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

下面通过不同的提示法，看如何加强模型的逻辑处理能力，从而解决这些问题三、One-shot & Few-shot提示学习法最简单的提示工程的方法就是通过输入一些类似问题和问题答案

大模型

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

模型介绍与特点在这里插入图片描述为了深入了解Qwen1.5的实力，我们对其基础和聊天模型进行了全面评估。

Qwen1.5 开源模型

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