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一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

所谓专家知识通过大模型如GPT-4生成，而其搜索策略使用的是著名的蒙特卡洛树搜索。

PromptAgent 大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

例如，如果孩子从出生开始只见到红色的苹果，那么他们可能会认为只有红色的水果才是苹果。

泛化大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

在实际的生产环境中，此类知识库应用可能遇到两类问题：知识型和政策型（图1）。

大模型

数字人之声音克隆：无样本，1分钟样本完美克隆声音，开源

WebUI 工具：集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和

数字人声音克隆 GPT-SoVITS

使用ChatGPT润色出高品质文章的提示词

6、增加详细信息输入“增加更多的细节和具体内容”，可以增加更多的具体例子或数据使文章更加生动、有趣。

写作大模型 ChatGPT

使用ChatGPT润色出高品质文章

6、增加详细信息输入“增加更多的细节和具体内容”，可以增加更多的具体例子或数据使文章更加生动、有趣。

写作提示词

使用ChatGPT润色出高品质文章！

6、增加详细信息输入“增加更多的细节和具体内容”，可以增加更多的具体例子或数据使文章更加生动、有趣。

ChatGPT 写作

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

回想一下我们对NLP任务做强化学习（RLHF）的目的：我们希望给模型一个prompt，让模型能生成符合人类喜好的response。

PPO 大模型源码解读

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

但我并不会为此感到焦虑，这些文章成了一个经过我筛选的“图书馆”，当我需要的时候，我可以在里面找到自己想要的文章进行阅读。

Kimi Chat 阅读

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

从智慧营销、智慧风控到信贷审批，AI 技术正在改变金融行业的传统业务模式，提高服务效率，降低运营成本，同时为消费者带来更加便捷和个性化的金融服务。

大模型金融

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

负责读取和格式化数据，以便将其分成适合存储在数据库中的片段。

prompt

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

它结合了后端即服务（BaaS）**和**LLMOps的理念，能够帮助开发者高效构建生成式AI应用。

智能体平台对比

点评：六大向量数据库

这一波gpt热潮，90%的企业开发，都是llm+本地知识库集成。

向量数据库

回归分析：探索变量之间的奥秘

无论在哪个领域，经济学、生物学、医学还是社会科学，回归分析都发挥着至关重要的作用，成为指引我们前进的明灯。

回归分析变量

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

LLM 的提示标记（输入）或主上下文由系统指令、工作上下文和 FIFO 队列组成。

MemGPT 大语言模型

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