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Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

一、自然语法 stable diffusion的文生图里，最简单的写法，就是自然语法。

stablediffusion prompt 提示词

预训练对话大模型深度解读

：1200万，数据来源于7900万微博数据及650万开源对话数据目前人工测评结果优于原始Transformer模型和中文GPT-2模型：测试数据集：STC微博数据集人工评价维度

WeChatpy：Python中优秀的微信开发库，与微信官方接口交互的工具

稳定可靠：WeChatpy是一个经过广泛使用和积极维护的开源项目，因此可以提供稳定可靠的性能和支持。

WeChatpy 开发库

Stable Diffusion

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

它们分别是逐帧拆分的图片。

AI编程 EbSynth 动画

大模型微调数据选择和构造技巧

比如小红书上，query的意图识别里，美食，穿搭，旅游攻略类非常多，但是还有一些同学去搜大模型微调的数据技巧。

大模型微调

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

需要强调指出的是，通过案例分析，我们发现我们的评估集在全面性方面存在局限性，这导致了模型分数的改善与实际用户体验之间的不一致。

训练大模型 belle

更强的小型LLM：Zephyr-7B

用户观察到这些模型通常缺乏“意图对齐”，意味着它们并不总是以符合人类偏好的方式行事。

Zephyr-7B 大语言模型

11个情感刺激Prompt，高效提升AI大模型性能

最近看到一篇有意思的论文，《Large Language Models Understand and Can Be Enhanced byEmotional Stimuli》，深入探索了一种让AI

Prompt 大模型

RPA和大模型结合：开启智能自动化的新纪元

内容生成内容生成（Content Generation）是指利用人工智能技术来创造出有价值和有趣的内容，如文章、报告、诗歌、歌曲等，它是人工智能领域的一个热门方向，涉及到自然语言生成、图像生成、音频生成等技术

RPA 自动化大模型

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

示例是prompt的具体化，它们为GPT提供了更具体的参考例子，使其能更准确地理解用户的意图。

prompt 提示词

AI能赚到钱了么？

之前有人说大模型会导致搜索类广告不好展示。

大模型商业模式

一文汇总市面上所有prompts提示词框架

ensp; ICIO框架 Instruction：指令即你希望AI执行的具体任务 Context：背景信息给AI更多的背景信息引导模型做出更贴合需求的回复

提示词框架 prompt

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

训练语料库的组成如图 1 所示。

大模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

但是，如果在最后一个问题之前加入大量假对话——在该研究中，Anthropic 加入了多达 256 个假对话——就会导致它对最终的、可能是危险的提问做出回答，从而越过安全防护措施。

Anthropic 大语言模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

视觉编码器Siglip - 400m则专注于图像信息的处理，以384分辨率和14×14的块大小生成图像嵌入，将图像转换为模型可理解的向量表示。

OmniVision -968M 多模态模型

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