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论文润色 | GPT4.0论文润色指令总结（含GPT3.5和4.0润色效果对比）

|以下是一篇学术论文中的一段话。

论文提示词写作

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

通常认为，数据集中的文本数量应该在几千到几十万之间，但目前的研究对这个问题有了一些新的看法，关于这个问题下文将具体分析。

大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

换句话说：所谓涌现能力（EmergentCapabilities），指的是模型在没有针对特定任务进行训练的情况下，仍然能够在合理提示下处理这些任务的能力，有时也可以将涌现能力理解为模型潜力，巨大的技术潜力

大模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

在基于属性的问答CRS中,系统的目标是在尽可能少的轮次内为用户推荐合适的商品。

大语言模型推荐

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

PyTorch提供了对NVIDIA CUDA非常好的支持，可以将模型和数据高效加载到GPU显存中，利用GPU并行计算带来的加速。

开源模型

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

也就是说，此番登场的SV3D首次将视频扩散模型应用到了3D生成领域。

sv3d 建模

一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

多模态推理的目标是从不同模态的信息中获取更全面、更准确的理解和知识，以支持各种任务，包括视觉问答、视觉常识推理、视觉语言导航等。

多模态推理大模型

2024，智谱如何更快？

要问当前AI大型语言模型界万众期待的一件事，以及各通用大模型厂商都在暗自铆足劲干的一件事，一定是追赶GPT-4。

GPT-4 大语言模型

简单提升RAG的10种方法

提示工程常见的一个提示词是：根据给定的上下文信息回答问题在实际项目中，提示词是非常脆弱和敏感的，当前的大模型对提示具有非常高的依赖性，这种依赖性与模型的能力成反比，也就是模型的能力越弱

RAG 大模型

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

一、前言在AI盛行的当下，基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。

大模型

大模型微调数据选择和构造技巧

其实在大模型之前，就有很多人研究过这样的问题。

大模型微调

整理了近期所有TTS相关的大模型

从 XTTS 到 Pheme,从OpenVoice 到 VITS，每个大模型包括源码地址，支持的语言，非常棒！

TTS 大模型

AI+大模型在金融行业的应用场景

反欺诈：机器学习模型能够实时分析大量的交易数据，以识别与欺诈活动相关的模式和异常。

AI大模型金融

Stable Diffusion

挑战真实影像！Stable Diffusion超越摄影师的光影模型

主要是模型高度同质化，且光影处理不佳。

AI图片

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

超长上下文 Kimi 的对话历史记录可以容纳 20 万字，亲测有效。

Kimi Chat 大模型 API

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