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让你每次都随机生成各种图片，开盲盒的感觉：SD插件之无限抽卡神器Dynamic Prompts

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文生图

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

“ 不管是ChatGPT、Claude、Bard、Llama、文心一言、盘古、通义、星火还是ChatGLM这些大语言模型不总是可靠，总会出现幻觉，答非所问甚至胡编乱造。

prompt

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

后面套壳站出现了，但是套壳站的功能实在是太不好用，而且大部分套壳站做的都很粗糙，看着都觉得很难受。

AI开源集合

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

而人类，完全可以控制这些表征，来影响大模型的幻觉、偏见、危害，甚至检测出它们是否在撒谎！

大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

之所以如此，是因为它们二者都是为了解决大模型的幻觉问题（即那种一本正经地胡说八道），可以说是属于两种不同顶尖技术流派之间的对峙。

向量数据库大模型 cpu

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

通过输入结构清晰、目标明确的提示词，可以大大提高 AI 反馈给我们的结果的准确性，减少 AI 生成的幻觉。

prompt 提示词 FlowGPT

回望做大模型一年后的感悟

过去一年应该是AI圈最万千瞩目的一年了，大家对大模型、OpenAI、ChatGPT、AI Native、Agent这些词投入了太多的关注，以至于有一年的时间好像经历原本应该两三年才有的科技进步的感觉。

大模型感悟

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

另外，大模型本身有着幻觉问题，检索增强也是最直接的解决方案。

大模型 Ziya

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

首先，LLM往往存在幻觉现象，即在生成结果时可能出现与事实不符的情况，影响了信息的准确性与可靠性。

知识库 RAG检索增强

划重点！全网最全AI数字人工具合集！

这听起来像科幻电影里的情节，但如今已经变为现实！

AI 数字人

Stable Diffusion

挑战真实影像！Stable Diffusion超越摄影师的光影模型

那么请大家看这张图，有没有“一眼AI”的感觉？

AI图片

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

思维融入工作流科幻作家威廉·吉布森曾说过："未来已经到来，只是尚未均匀分布。"

工作流教学

对ChatGPT最有效的Prompt！

报告内容松散，充满了幻觉，数据填充也非常粗糙。

ChatGPT prompt

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

大模型的发展已经到了一个瓶颈期，包括被业内所诟病的罔顾事实而产生的“幻觉”问题、深层次的逻辑理解能力、数学推理能力等，想要解决这些问题就不得不继续增加模型的复杂度。

MoE 大模型

一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

多模态推理多模态推理涉及至少两种不同的感知模态，最常见的是视觉和语言。

多模态推理大模型

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