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Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

在使用更少内存的情况下，该实现比openai/whisper在相同精度下快4倍。

faster-whisper 语者识别 ASR

巧用这13个原则！创作ChatGPT提示词Prompt时效率提高10倍！

1 - 摆脱人情世故！

prompt 提示词

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

Temperature sampling的计算过程：我们看到的模型生成的文字，实际上是逐字生成的，可以简单的理解为，模型每次在一堆字里面，以一定的概率去挑选可能的字，比如生成“我是小老弟”，在有了“我是小”的情况下

大语言模型 chatGPT

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

分别对比stage 2,3进行验证，在GPU显存够的情况下，最终使用stage 2。

大模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

nbsp; | model 19 | StrOutputParser() 再感叹一次

大模型 LangChain RAG

【工具书】文生图Midjourney最全prompt提示词分类对照表

sideburns 尖牙 fangs 虎牙 canine teeth 咬紧牙关 clenched teeth 表情

提示词 prompt 文生图

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

Reflexion (Shinn & Labash 2023) ，Reflexion 代理通过语言反思任务反馈信号，然后将其自己的反思文本存储在一个情节性记忆缓冲区中，以在后续试验中促进更好的决策

大模型

面向知识图谱的大模型应用

首先，要确定数学聚合可应用于图中数据的情景。

知识图谱大模型

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

结果显示，添加无关文档几乎总是有益于准确率的提高，甚至在增加更多无关文档的情况下也是如此。

RAG 检索增强

实测15款AI大模型实时新闻搜索能力：金融业资讯获取哪家强？

结果丰富度 · 全面覆盖：Deepseek（7条结果，涵盖政策、市场、机构）、腾讯元宝（8条结果，含央行发布会、股市行情）、文心一言（8条结果，涵盖多个主流财经网站）。

AI 大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

§ § Volume（体量）：即使上下文窗口越发得长，但和全网庞大的非结构化数据相比就是小巫见大巫；尤其是企业级动辄GB、TB这种体量，还涉及众多私有数据的情形。

向量数据库大模型 cpu

Midjourneyv6创作中国龙十大技巧

龙时而俯视地面,时而昂头长啸,动作表情丰富生动。

Midjourneyv6 文生图

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain 的适应性和易用性使其成为开发人员的宝贵工具，使他们能够释放语言模型的全部潜力，并在广泛的用例中创建智能的、上下文感知的应用程序。

langchain 大模型

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

、小提示(Tips)：在启动过程中会检测下载一些内容，建议采用绿色上网的形式，否则可能会出现下载内容失败的情况。

Stable Diffusion 插件安装

提示词框架：Markdown结构法

当应聘者对您提出的问题都回复后，您需要主动询问应聘者：“您有那些想了解的事情吗？”

prompt 提示词

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