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终极福利：15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！

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写文章提示词

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

然而，与许多事情一样，细微差别比比皆是。

大模型

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

接下来测试一下 table 信息提取效果：图五：查询表里面的信息虽然信息的位置找对了，但看起来 ta 理解错了我的问题：图六：原表信息再问点稍微超纲的试试：图七：超纲问题考验

大模型 LangChain RAG

中文通用大模型评测基准发布，全方位解析评价维度，助你选出最优秀的模型！

而国内研发的大模型或在中文任务上进行训练后的模型，都大幅超过了Vicuna-13B的效果，比如星火认知大模型在总分上超过了 Vicuna-13B 20个百分点，并且BELLE-13B（基于LLaMA并在中文上训练和微调过的模型

大模型训练中文

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

另外，还有限制条件： · 商品名主要是中文 · 只能在内网使用 · 没有性能强大（更别提GPU）的服务器思路首先想到的是微调一个4bit量化的中文LLM，来实现输入商品名

embedding 大数据分类

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

Kimi Chat 现在可以免费使用，并且支持 Web、H5、APP、微信小程序等多终端，哪里都能用。

Kimi Chat 阅读

人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（上）

StableVicuna基于小羊驼Vicuna-13B模型实现，是Vicuna-13B经过进一步指令微调和RLHF训练的版本。

大模型

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

在单回复评论生成任务上，将 Auto-J 生成的评论与其他模型的评论进行了一对一比较，可以看到不管是基于 GPT-4 的自动比较还是人类给出的判决，Auto-J 所生成的评论都显著优于大部分基线，且略微优于

Auto-J 大模型

QWen1.5: 卓越模型之路

而最好的模型 Qwen1.5-72B-Chat，仅略微落后于 GPT4-32k。

Qwen1.5 开源模型

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

我们已经做了大模型微调、知识库+RAG、数据预处理、langchain+llama_index的内容！

Qwen1.5 开源模型

RAG与Long-Context之争—没必要争

不用微调，直接给库。

RAG Long-Context 大模型

深度｜万字访谈！Open AI Sora作者，亲自揭秘Sora原理，Sora能带我们通往AGI吗？

视频中的细微表现，比如中间的竞技场在过渡过程中逐渐衰败并沉入水中，效果非常壮观。

Sora 原理

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

**改写检测**：查看`{文字2}`是否有对`{原文}`进行的微小改写，例如词汇替换或句子结构调整。

Prompt ChatGPT

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

这包括挺直腰背，微笑着与人交流等等。

中文大模型训练

LLM Agent最常见的九种设计模式(图解+代码)

Finish，如果不是我们就可以利用大模型把 Action 后面的自然语言转换为外部工具能识别的 API 接口，这个转换过程就是大模型的 function calling 功能，本质上是对大模型进行微调

LLM Agent 图解

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