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深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

如何生成和存储Embedding 总结 Embeddings技术简介及其历史概要在机器学习和自然语言处理中，embedding是指将高维度的数据（例如文字

embedding

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

借助于 Transformer 模型优秀的自然语言能力，它可以精准地理解你的设计需求，并近乎如实地反映在画面上。

文生图

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

它利用模拟键盘按键，鼠标移动和窗口/控件的组合来实现各类自动化任务，包括自动化软件安装、登录、数据自动录入、界面自动化测试、数据抓取等，以及可以和其他自动化工具结合起来使用，比如，我们在使用Selenium

Autolt 自动化

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

此外，集成高级功能，如多模态数据处理，在分布式环境中带来了额外的挑战，当智能体需要不同的时间来完成子任务或生成的内容非常异构时。

AgentScope 语言大模型智能体

【进阶】-文生图术语解释

它对处理你种子的操作增加了一些偏移量。

文生图

大模型：泛化即智能，压缩即一切

所以从理想的情况下来看，我们有多少标签数据，那么监督学习模型就能够吸收多少数据，所以我们说监督学习是优秀的数据海绵。

大模型泛化

ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略

action=onAll Ø 开源数据集：社区会提供达摩院沉淀的电商领域数据集以及一些通用领域的数据集，结合业内一些经典数据集配合工具自动对外开放 Ø 实训框架

开源

金融领域Prompt工程方法浅析

数据理解：数据理解阶段主要是对任务所涉及数据进行全面分析，如：数据存储形式，数据量级，数据内容理解，数据个例分析等。

prompt 大模型

AI写作：如何写出逻辑清晰，结构完整的文章？一个提示词帮你搞定！

今天给大家分享一个万金油写作结构，适合大多数的干货文和观点文。

AI写作提示词

Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力

在数字化时代，我们每天都在与海量信息打交道。

Flowith GPT 生产力工具

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

处理多种异构数据源 RAG系统的数据可能来自网站内容、产品文档、数据库、电子邮件等多种格式。

大语言模型 RAG检索增强

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

Stable Diffusion

99%的人都不懂的Stable Diffusion高级功能，Negative Prompt如何正确使用?

这可能是由于算法过度拟合训练数据或缺乏细节所导致的。

Negative Prompt 文生图

TTS，一个奇妙的AI工具

但大多数人，很难一次性的流畅表达一个主题，往往需要在制作视频时加入配音。

TTS 文本转语音

AI写作不如意？万字长文深度剖析背后原因

如果AI能让我专注于想法，同时处理所有的语言流畅和编辑工作呢？

AI写作

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