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ChatGPT提示工程 - 总结

ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作编写Prompt的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果

GPT

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

论文实验本文主要介绍了关于基于知识图谱的问答系统（RAG）中如何优化问题回答效果的研究。

RAG 检索论文

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

【canny】来控制LOGO形态不被破坏，【depth】控制LOGO的深度信息。

文生图

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

尽量避免“一本正经地胡说八道”：在 prompt 里尽量限制他，比如“如果你不知道，请直接告诉我不知道”，另外当 ChatGPT 犯错误时，可以通过指出它的错误，或给予它相关的先验知识，来让它回答出正确的答案

提示词

最强开源数字人对口型系统介绍

使用过原版开源的Wav2Lip的都知道，原作者使用分辨率很低的图像数据集训练的模型，嘴部特别清晰，基本没啥价值，但是这个框架和算法倒是不错，如果想得到高清模型，得付出相当大的精力去收集高清数据集从头训练

数字人开源模型

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

效果展示经过我的实测，这个项目特别适合低分辨率和模糊照片的高清化处理，比Stable Diffusion WebUI中的高清化效果要好上很多。

SUPIR 文生图

Prompt全攻略(三):提升Prompt效果的技巧指南

如"请简要回答,不超过30字,不包含任何背景知识介绍"。

prompt

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

最后，研究团队对生成的数据进行了细致的后处理，包括剔除不符合标准的短文本和清除无关的标识符，确保了数据集的纯净度和实用性。

写作长文本

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

测试时可以换这个值体验区别。

Stable Diffusion 图生图

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

两部分之间的区别在于注意力模块。

Decoder-Decoder YOCO 架构

Comfy肖像大师非常推荐

项目包含多个参数，如镜头类型、性别、国籍、眼睛颜色、面部表情、脸型、发型、头发颜色、灯光类型、灯光方向等。

comfyui 文生图

FaceFusion又更新咯，增强功能再增强！

增强模型，现在有三种了，分别是GFP和CodeFormer和GPEN。

FaceFusion 文生图

国内开源的低代码框架有哪些？

Amis Amis 是一个低代码前端框架，它通过JSON 配置来生成各式各样的后台页面，可以减少页面开发工作量，在极大减少开发成本的同时，项目的开发效率也得到了极大的提升，甚至无须了解任何前端相关知识就能完成

大模型

自从prompt用了示例演示，GPT的输出稳定性达90%

ensp; 专业与非专业用户的差异 · 专业用户可能需要更复杂、具有行业特定知识的示例

prompt 提示词

CodeFuse开源编程大模型-您的开源编程助手

CodeExercise-Python-27k由2.7万道Python编程练习题（英文）组成，覆盖基础语法与数据结构、算法应用、数据库查询、机器学习等数百个Python相关知识点。

大模型 AI编程

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