文章列表-AI魔法学院

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从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

本次分享主要包含五块内容，分别是：一、Prompt 工程化：代码与模型解耦二、私有化数据接⼊：持续更新与调整三、Agent 的演进：自动化编排四、我们最终会丢掉 LangChain

大模型

中国首份AIGC监管文件正式实施——《生成式人工智能服务管理暂行办法》简析

4、安全评估和算法备案征求意见稿曾无差别的要求AIGC服务提供者在对外提供服务前，按照《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》向国家网信部门申报安全评估

人工智能

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

提示词：将宽幅矢量设计印制在[你的颜色]T恤衫上，以时尚前卫的卡通[所选动物，如 "猫头鹰"]为主题，穿上别致的服装。

DALL-E T恤设计

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

下图展示了生成拜登相关答案时，触发多次召回的例子，分别面对拜登在哪上学和获得了什么学位的知识点上进行了主动召回标识的生成。

大模型

PHP提示词技巧，全方位精调ChatGPT复杂任务生成效果！！！

啊，不，别误会，他们可不是为了什么迫在眉睫的国家大事，而是为了他们能不能穿运动鞋和短裤来开会这种小事。

大模型

手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。

提示词 prompt chatgpt

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

图 4 说明了分别使用 4K 和 32K 上下文长度的 LLAMA2-7B 和 MEGALODON-7B 在每个设备上的平均 WPS（ word/token per

Meta 长文本大模型

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

一个复杂任务一晚上跑掉一栋别墅的钱也不是玩笑话。

大模型

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

比如，系统处理了多少部分，以及如何识别和处理文档中的图表、图形和表格。

OCR RAG 开源

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

例如，如果输入文本是“我喜欢吃”，那么即使苹果、饺子和火锅都是合理的选择，也不一定是最有趣或最惊喜的选择，因为可能用户更喜欢吃一些特别或新奇的食物。

大模型

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

为了避免有些人要睡着了，我先炫一下技：这是别人的AI画手：这是我的AI画手：（可能有人感觉我是用momoke模型控制的，我可以保证说不是，不信你可以拿我的图片放进你的AI里读取信息）

文生图

中文通用大模型最全汇总

PolyLM覆盖中、英、俄、西、法、葡、德、意、荷、波、阿、土、希伯来、日、韩、泰、越、印尼等语种，特别是对亚洲语种更友好。

大模型开源模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

CHIP-MDCFNPC、MedDG、cMedQA2、Chinese-medical-dialogue-data），分析其中的单轮/多轮特性以及医生问询特性，结合实验室长期自建的生活空间健康对话大数据，构建了千万级别规模的扁鹊健康大数据

垂直领域大模型开源模型汇总

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

第3条：为否定句设置兜底策略当我们确实需要避免大模型完成某些任务时，可以使用否定句，但应当尽量为每一个否定句都设置一个兜底策略，使大模型识别到不应当做什么的时候，给出预设的回复，如果没有设置兜底策略

prompt 提示词

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

然而，与许多事情一样，细微差别比比皆是。

大模型

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