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ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

没关系，下面会一步步分解并举例说明。

prompt 提示词

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

见惯了太多被AI耍得团团转的人类，这次成功骗过AI的小哥，终于给我们人类挣回了一点颜面和尊严。

Freysa 智能体

TTS它又来了！OpenVoice：一款借鉴于TTS实现的强大的AI语音克隆工具！

pip install -r requirements.txt 3、下载官方提供的预训练模型，里面包含了英文和中文的预训练模型，还有转换器模型。

tts 文本转语音

解码二维码：揭秘我的漂亮二维码生成秘诀！

4、修正二维码，包括： · 修正不和谐的画面元素，比如人脸上的斑块。

图像文字

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

Embedding在大模型中的价值前面说的其实都是Embedding在之前的价值。

embedding

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

MythoMist 的诞生是为了减少“预期”、“服务”及其衍生词等术语的出现频率，这些术语在 ChatGPT 角色扮演数据集的背景下获得了负面含义。

开源大模型

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

此外，在推理速度方面，利用稀疏注意力机制，Qwen2.5-Turbo将注意力部分的计算量压缩到了原来的2/25，在不同硬件配置下实现了3.2-4.3倍的加速比。

Qwen2.5 开源模型

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

fb3a0ab0cc4d83a673b909035cd0534f97101303e02f744bb776890f3af8d8472b953e4b56ea&scene=27 通过上面可视化分析

AIGC Embedding 嵌入技术

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

正如前面所强调的，方案既没有扩大LLM的上下文窗口，也没有增强它们的长期记忆。

大模型 llm框架

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

正如字面含义，嵌入强调的是X与Y的一部分结构相同.

开源模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

结果如下：图注：25个主流LLM作为Agent的能力评估结果图注：将当前大模型LLM作为AI Agent的综合评测结果从上面的评测结果，我们可以总结出几个重要的结论

GPT-4

大模型：泛化即智能，压缩即一切

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

大模型泛化

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

这个代表的意思就是，前面20步将采用base模型进行运算。

开源模型

LLM微调经验&认知

可能真人对话数据和指令微调数据（偏书面）差距太大了，模型学懵了 ------------------------------------------------ 0606更新：关于认知 10.

LLM 大模型

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

我们期望存储的面通过嵌入空间分布：我们可能会期望这个嵌入空间会编码许多我们从未明确训练过的特征。

Embedding 向量

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