首页
Ai 资讯
Ai 知识库
创作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
Ai术语
Ai提示词
Ai创意图
Ai工具
Ai视频
VIP专区
VIP专区
登录
AI魔法学院客服
最新
排序
收藏
全部
七天内
一个月内
选择分类
全部
写作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
其他
AI工具
VIP视频
推荐阅读
换一批
· 赛博牛马,智谱 AI,悄悄出了一个 AI PPT
· PPT又又有新突破了!智谱AI代码流造PPT
· 不会PS也能做神图?豆包AI绘画全解析,让你的创意秒变艺术品!
· Ollama 与 Dify:AI 应用开发的强强联合
· Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法!
· ComfyUI的特性以及安装流程
· 最强开源数字人对口型系统介绍
· 掌握 Midjourney 提示词技巧成为 25 个流派的摄影大师
· 数字人之声音克隆:无样本,1分钟样本完美克隆声音,开源
· 让AI帮你读财报:Reportify让你看得清、聊得深
热门标签
Stable Diffusion
stable diffusion
Midjourney
midjourney
ComfyUI
comfyui
ChatGPT
chatgpt
大模型
数字人
开源
人工智能
Sora
文心一言
天工
零一万物
知海图
星火
文心一格
混元
通义千问
盘古
言犀
ChatGLM
Github
微软
热门标签
免费
教程
插件
免费
教程
插件
免费
教程
插件
文章列表
Prompt
AI高手都在用的10个提示词prompt网站,建议收藏!
nbsp; 二、GPT提示词网站推荐 1 https://flowgpt.com Flowgpt拥有非常丰富的提示词,比如小红书种草文案、学术论文
生
成器
Github
经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat
works · 解释选定代码的工作原理 · · Generate unit tests for the selected code · 为选定代码
生
成单元测试
prompt
提示词
Prompt
AI绘画:stable difussion SD插件之 无限抽卡神器 dynamic prompts(动态提示词)
一、前
言
(可跳过) 看过我前面提示词教程的朋友们,一定都在愉快的抽卡。
AI图片
LLM
ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题
前段时间看到有
人
在讨论这样一个问题,如何快速对几十万字内容做摘要?
大模型
ChatGPT
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
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
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。
ChatGPT
写作
ChatGPT
ChatGPT论文润色进阶指令
· 更客观的语
言
:去掉主观性表达,客观呈现信息。
ChatGPT
写作
ChatGLM
完整ChatGLM3部署教程,支持手机和车载平台部署
同时原
生
支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。
ChatGLM3
大模型
Prompt
Prompt 策略:代码库 AI 助手的语义化搜索设计
代码库 AI 助手是一种智能工具,通常使用自然语
言
处理和机器学习技术,旨在帮助开发者更有效地管理和理解大型代码库。
prompt
什么是极限、导数、微分与积分(通俗易懂)!
微积分,这个听起来可能既神秘又高深的数学分支,实际上与我们的日常
生
活息息相关。
极限
导数
微分
积分
什么是极限、导数、微分与积分(通俗易懂)
微积分,这个听起来可能既神秘又高深的数学分支,实际上与我们的日常
生
活息息相关。
数学
微积分
科学
大模型
大模型时代,数据为王,在哪里寻找开源数据集?
awesome-public-datasets 7、modelscope开源数据集 链接:https://modelscope.cn/datasets 8、luge千
言
开源数据集
开源数据
训练
Python
Python状态机:优雅处理复杂业务逻辑的利器
例如,电梯在某一层是否停止,不仅取决于当前所在的楼层,还要看是否有
人
按下了这一层的按钮。
Python状态机
设计模式
Transformer
图解 transformer——逐层介绍
每个解码器都包含: 两个多头注意层 前馈层 4、 输出产
生
最终输出: 线性层 Softmax层。
Transformer
大模型
图解
<
...
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
...
>
1
2
4
5
6
7
8
9
100