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无限长的上下文，也干不掉的RAG

具体来说，当相关信息出现在输入上下文的开始或结束时，模型性能最高；而当模型需要从上下文中间提取信息时，性能显著下降，形成了一个U形的性能曲线。

RAG 大模型

Midjourney AI绘画美女提示词分享三

imagine --v 5.2 --s 750 --ar 3:4翻译提示：一个中国女孩，户外，在美丽的花园里，坐在这里或站在这里，一个穿着简单的中国印花布的现代女孩Slim Aarons Style，对称构图，体积照明

文生图 Midjourney

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

分享一个万能的提问公式接下来给大家分享，具体如何引导 ChatGPT 生成高质量回答：一个好的 Prompt 里面最好涵盖以下五个部分你是谁（角色扮演）：如一个专业的翻译、有多年经验的作家...

提示词

开源大语言模型完整列表

所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。

开源模型大语言模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

具体来说，研究者采用了一种分层结构，将两个残差块与一个循环块交替使用，然后再使用一个局部（MQA）注意力块。

transformer 训练

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

这就像是捡到了宝，因为这些“反常识”的东西，往往都是作者亲身体验后总结出来的。

Ollama AnythingLLM 阅读

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

构建数据的整体流程如图2所示。

大模型 RAG检索增强

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

每一种体裁都可以编码成一个热向量，然而，这样的向量会非常稀疏，因为书籍通常只属于两个体裁。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 和 Midjourney的优劣势比较，如何选择？

Stable Diffusion 和 Midjourney的简单介绍 SD和Mid都属于能够通过prompt（提示词）来进行文生图，或是图生图的方式来生成想要的图片，但在很多具体的部分有很大的差异。

文生图

全新换脸工具ReActor，比roop更强！

整体图片不变，只替换我们选中人物的人脸。

ReActor SD 文生图

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

对于阿里系（拆分后各个事业群独立招聘）、字节、百度等大厂，或者百川智能、360等比较头部有名气的中小公司，或许也能给到面试机会，但是在面试过程中一旦涉及到LLM具体的项目经验，像我这种完全空白的人来说只能尴尬地说没做过

大模型面试

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

这个技术可以在保持图像生成质量的同时大幅度降低采样步数（生成速度）比较明显的比对就是SDXL-Turbo一步就可以达成基础版SD50步的采样效果：这个还是很厉害的，SD官方也提供了SDXL-Turbo的线上体验渠道

SDXL-Turbo 文生图

AI Comic Factory：AI(连环)漫画生成器

然而，该项目并不是一个可以复制并立即运行的整体空间：它需要前端、后端、LLM、SDXL 等各种组件来运行。

生成式AI

5 种策略控制 ChatGPT 的输出长度

这时候需要在提示词中指明具体的数字并包含一些关键词。

写作大模型聊天 ChatGPT

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

ensp; •AudioGPT: 支持的任务包括音频文本转换、音频翻译、音频字幕、音频风格转换、音频增强、语音分离、单声道转立体声

声音

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