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AI写作：一步到位，如何用 AI 生成整篇文章？做自媒体必看！

话不多说，直接上干货！

结构化提示词写作

构建开源多模态RAG系统

RAG通过在需要回答问题或谈论特定事物时从一本事实大书中查找信息，帮助机器人朋友变得更聪明。

RAG 大模型

再也不用担心 AI 图片脸崩手崩了

不出意外的话，生成的照片是有很多问题的。

ADetailer 安装文生图

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

工作流前与 AI 协作方式：工作流前，我们大多数人通过 prompt （提示词）与各种大模型交互，比如GPT，MJ，可灵，将我们想要的内容（文本，图片，视频）创作出来，明显提高我们创作效率。

工作流教学

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

直观理解，reverse mode更加自然，forward mode则更加考验模型的instruction following能力。

prompt 大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

加州大学团队提出了可以自动优化Prompt的框架——PromptAgent，结合大模型的自我反思特点与蒙特卡洛树搜索规划算法，自动迭代检查Prompt，发现不足，并根据反馈对其进行改进，寻找通往最优Prompt

PromptAgent 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

，你会发现我其实不是为了说大模型而说大模型（有点绕），我更多的是在写怎么解决企业应用中真正的难题。

RAG 大模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 编写清晰的提示 2.提供参考文本 GPT模型可以自信地编造虚假答案，尤其是在涉及深奥主题或引用和URL时。

ChatGPT 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

Ziegler 和 Berryman 表示，对于 Copilot 来说，有用的上下文信息可能包括语言、文件路径、光标上方的文本、光标下方的文本、其他文件中的文本，等等。

开源模型

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

现在，关键字就变成了对话。

开源模型

3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！

用户将自己的个人头像上传后，可借助 Stable Diffusion 模型进行训练，并生成一款拥有不同风格的个人头像。

开源模型

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

WikiQA 任务是根据维基百科文档中给出的信息回答问题的任务。

开源模型

RAG超参数调优食用指南

接下来将用一个完整的使用指南来展示如何对 RAG 进行超参数优化，主要针对块大小和 top-K 两个参数。

rag 大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

该方法将所有组件作为单个集成系统进行预训练、微调和对齐，通过语言模型和检索器进行反向传播以最大化性能：对齐为一个集成的系统，通过语言模型和检索器进行反向传播以最大化性能。

RAG 大模型

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

同样用数据说话，在 C-Eval、CMMLU、MMLU 等多个公开权威评测榜单上，综合性能越级超越了 Qwen1.8 B、LLaMa2-7B 甚至是 LLaMa2-13B，展现出了更小模型击败大模型的巨大潜力

MiniCPM 大模型

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