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一文汇总市面上所有prompts提示词框架！

Prompts，作为大语言模型交流与理解的桥梁，扮演着无比重要的角色，指引着模型准确解读输入信息，从而生成我们所需的特定输出。

prompt 提示词

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最火文本生成视频插件

AnimateDiff介绍 AnimateDiff采用控制模块来影响Stable Diffusion模型，通过大量短视频剪辑的训练，它能够调整图像生成过程，生成一系列与训练视频剪辑相似的图像。

动画视频 AnimateDiff

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

CoT 能够将大型任务转化为多个可管理的子任务，并揭示模型的思维链条，从而提高模型性能。

agent

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

相比之下，一个典型的视频每秒大约包含30帧画面，如果要用fMRI去重建一个2秒的视频，就需要呈现起码60帧。

stablediffusion

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

至于原因，其实并不是很明确（详情参考：来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解：https://www.datalearner.com

OpenAI 人工智能

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

借助于 Transformer 模型优秀的自然语言能力，它可以精准地理解你的设计需求，并近乎如实地反映在画面上。

文生图

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。

Bert-vits 语音

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

wechat_articles_spider： pip install wechatarticles 步骤 3：安装完成后，您可以通过导入wechat_articles_spider模块来使用该工具

微信爬虫

你还在为钱发愁？2023年十大赚钱GPT Prompts高级指南！（国际版）

2023年十大赚钱ChatGPT Prompts高级指南 1.

prompt

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

在以往大模型开发中，应用核心开发重点在于prompt engineering，这多见于一些RAG应用，也就是整个过程围绕如何精心构造Prompt，再利用Prompt诱导大模型生成一个好的答案，而这一过程往往是单次的

LLM 范式迁移

Stable Diffusion

Stable Diffusion修复老照片-图生图

1、原理这个方法需要一个真实模型，以便让修复的照片看起来比较像，我这里选择：realisticVisionV20，大家有更好的给我推荐哦。

图像文字

【AI代理】多代理模式之多任务分配&信息传递

昨天探索了多任务模式，让系统根据用户的输入信息自动找到对应的代理进行处理。

多任务模式分配传递

Stable Diffusion

50张图“毒倒”Stable Diffusion，汽车和牛都分不清了

模型中毒后把奇幻艺术生成了点彩画法，立体主义生成了动漫风格：卡通、概念艺术等也没能逃过：重点是，由于模型训练数据量庞大，模型中毒后，AI模型开发者想清理有毒的数据样本也很难。

StableDiffusion

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