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国际货币基金组织最新发布：关于AI与未来工作的报告

从历史上看，受AI影响较大的工人，如女性和大学毕业生，往往更容易从面临被替代风险的工作转移到高AI互补性的工作。

AI行业报告 AI

一文汇总Prompt提示工程的相关策略技巧

4、这个过程最好要打印推理，打印比强调在脑海中思考有用 5、强调要记住的东西，容易增加文本召回率 6、few-shot增加输出控制 7、每一步的自我纠错和doublecheck，保证输出效果 &ensp

提示词框架

MindChat心理大模型

要改变自己的习惯并不容易, 需要一些时间和毅力.

心理大模型

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

这种技术使得模型更易于理解，也更容易获得更好的结果。

agent

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

人类搜索效率低下：人类在向搜索系统输入他们想要的内容时并不擅长，如打字错误、含糊的查询或词汇有限，这常常导致错过那些超出显而易见的顶部搜索结果的大量信息。

RAG-Fusion 检索增强

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

我们从包括普通互联网网页、书籍、研究论文、代码库等多个来源收集数据，以构建一个全面的世界知识体系。

大模型

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

PS：个人觉得有用和好用的，当然网上有很多很多的总结。

stablediffusion prompt 提示词

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

后来，我在自己笔记本电脑上用“Ollama+AnythingLLM”搭建了一个本地化的大模型知识库，和自己的知识库交互，信息安全，内容可靠，不用上网，无限使用。

Ollama AnythingLLM 阅读

三个大模型（ChatGPT,文心一言,Baichuan-13B)，帮我生成中医《本草纲目》的训练数据

比如，原文是李时珍的《本草纲目》，格式是这样的：观察数据后，我们发现，本草纲目里都是一个症状对应一个药方，很容易找到规律。

大模型

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

Ollama：为初学者和非技术人员设计 o • 用户体验：Ollama以其简单性和易用性著称，特别适合那些对技术不太熟悉的用户。

Ollama LM Studio 对比

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

我们用下面这张从网上找的新垣结衣的照片来体验: 首先注意，我选择这个图是有 2 个原因的: 1.这个一张人像正面近像，在生成新图后更容易感受到 SD 的模型的作用 2.照片可以看到手部有动作，

Stable Diffusion 图生图

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

：第一个原因是，因为大模型的参数量非常大，训练成本非常高，每家公司都去从头训练一个自己的大模型，这个事情的性价比非常低；第二个原因是，Prompt Engineering的方式是一种相对来说容易上手的使用大模型的方式

大模型微调

43个商业价值很高的prompt

Value-Based Pricing approach." 18、获取出色的书籍摘要 Get Incredible Book Summaries 提示："将{书名}中的最重要的教训提炼成一个全面但易于理解的摘要

prompt

万字长文，AI大模型的应用实践总结

其中，A800/H800是针对中国特供版（低配版），相对于A100/H100，主要区别： · A100的Nvlink最大总网络带宽为600GB/s，而A800的Nvlink最大总网络带宽为400GB

大模型

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

瓮中之脑解决前一个场景下的问题相对容易，最傻的方法就是定期升级一下，但单独的瓮中之脑解决不了后一个场景里的问题。

大模型

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