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AI变现异常值案例库，5种方向10个案例，副业项目灵感启发

做不到相互独立和完全穷尽就算强行用一个分类把他们分类了，也会失去“分类”本身所具备的指导意义所以只好把AI变现方法论这个大话题先放一放等我具备足够多的信息时再给大家补上于是我转变为写【AI变现异常值案例库】

生成式AI

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

我让 GPT-3 和 Llama 学会一个简单的知识：A 就是 B，然后反过来问 B 是什么，结果发现 AI 回答的正确率竟然是零。

大模型

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。

大模型学习

Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

他们根本不会往前冲然后我会第一个去死 Erwin_12.wav|Erwin|ZH|地下室里到底有什么 Erwin_13.wav|Erwin|ZH|也就无从知晓了好想去地下室看一看我之所以能撑着走到今天

Whisper 语音优化

垂直领域大模型的思考

回顾人对知识的理解：小学中学都在学习通用领域的知识，然后大学阶段继续进一步学习特定领域的知识。

垂直领域大模型

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

两者在知识吸收的效率上，简直可以比拟为飞机与马车的差异。

教育 AI 学习

Learn Prompting-基础篇

本系列将介绍人工智能的基本知识，以及为什么你应该关注提示工程。

prompt

测评了8个国产AI大模型，差点崩溃……

从自然语言处理到语音识别，从情感分析到知识问答，大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。

大模型测评

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

过早使用结构化提示词，尤其是在缺乏基础知识的情况下，可能会导致生成内容质量不佳时，难以准确识别和解决问题，也会影响对提示词机制的深入理解。

提示词结构化

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

缺乏特定领域的知识——大语言模型接受过通用任务的培训，这意味着它们不能访问某一家公司的私有数据或本地数据。

检索增强生成大语音模型

最强国产开源多模态大模型MiniCPM-V：可识别图片、视频，还可在端侧部署

请注意，目前官方仓库尚未支持 MiniCPM-Llama3-V 2.5，我们也正积极推进将这些功能合并到 llama.cpp & ollama 官方仓库，敬请关注！

minicpm 面壁

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在生成图片前，我们先了解下提示词的基础原则，有了这些知识能迅速帮助各位同学构建出自己的提示词。

SD prompt 文生图提示词

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

这些知识可以大致分为以下三种知识类型：语言知识、常识知识和专业领域知识。

大模型

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

如果有一份详细全面的知识列表可能会帮助他们更快走上「正途」。

Transformer

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

隐性知识的幽灵真实世界的投影 LLM的知识主要来源于它们训练时使用的文本数据。

大语音模型

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