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使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

第二，大模型可能对在其训练数据中并不突出的小众和专业信息有着不足的“理解”。

RAG 大模型自动回复

更快更好的chatglm3来了

部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性： 1.更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据

开源模型 ChatGLM

AI必备Prompt技巧《提问的艺术——让AI导出高质量答案》

例如，如果用户想要与 AI 进行有关烹饪的对话，可以使用“烹饪”或“菜谱” 等与烹饪相关的 Prompt。

prompt 提示词

大模型+人形机器人，是不是下一个风口？

Optimus的技术大部分与特斯拉汽车的一致，如机器视觉，以及处理视觉数据、做出行动决策、支持通信交流的“大脑”，还有最重要的与特斯拉汽车一致的芯片，还搭载与特斯拉车辆同源的FSD电脑以及Autopilot

大模型

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

以下将以结构化的思维来思考，Agent何去何从。

大模型

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

这个项目以尖端的大规模人工智能革新图像恢复技术，通过文本驱动、智能修复，将AI技术与创新思维相结合，赋予每张图像全新的生命力。

SUPIR 文生图

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

5、放大倍数推荐2倍，更高的话，视显存大小而定。

SD 高清老照片修复

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

我们都知道在训练大模型的时候需要海量的数据，上下文工程在“把资料物尽其用”方面发力。

上下文工程 AI

领域大模型-训练Trick&落地思考

现有大模型在预训练过程中都会加入书籍、论文等数据，那么在领域预训练时这两种数据其实也是必不可少的，主要是因为这些数据的数据质量较高、领域强相关、知识覆盖率（密度）大，可以让模型更适应考试。

垂直训练大模型

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

据说这个提示词单次卖了2W，这个提示词的价值在于它是帮你生成提示词的Prompt，而且还会自动为你匹配专家角色（需要你提供背景介绍），利用chatGPT为你生成的提示词来进行内容创作，自然会更优秀。

prompt

阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL，持续推动中国大模型生态建设

Qwen-VL以通义千问70亿参数模型Qwen-7B为基座语言模型研发，支持图文输入，具备多模态信息理解能力。

大模型

我去，找到一个Github上非常优秀的AI项目，可控制鼠标、键盘，模拟人类操作，太丝滑，收藏～～～

技能策划（Skill Curation）每个任务生成或更新技能函数按环境定制化策略

AI Agent 开源项目

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

所谓CRISPE框架，指的是： CR：Capacity and Role（能力与角色）。

Prompt 大模型

Stable Diffusion

[Stable Diffusion]Segment Anything实现商业换装

与传统的分割工具相比，它的优势就在于自动检测，大大提高了分割效率。

Segment Anything 文生图

惊艳推荐！8款好用又免费的文本转语音TTS工具

虽然这种方法能够产生可理解的语音，但由于样本数量的限制，很难达到完全自然的语音合成效果。

TTS Maker 语音

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