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提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务

就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，在提交给GPT模型的任务中也是如此。

GPT prompt

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(一）

AI模型，如ChatGPT自己，依赖于用户提供的提示来理解和执行任务。

提示词写作

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

生成模式：Generation modeAttention 模式和 Latent 是两种不同的生成模式，作者并不是深度学习的从业者，对底层原理并不是很了解。

文生图

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

前几天发布的开源大语言模型Llama 3 70B的能力通过测试结果的展示已经达到了一个全新的高度，甚至可以与Claude 3 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等一众顶级模型相媲美，甚至在某些方面已经超过了去年发布的两款

llama GPU内存

一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE

它包括设计提示，引导模型生成特定的语调、风格或内容类型。

Prompt 提示词工程

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

免费的文本生成视频解决方案：AnimateDiff下载-可用于StableDiffusion的webui以及ComfyUI

AnimateDiff 是一个基于 Stable Diffusion 模型的文本生成视频插件，它通过控制模块影响图像生成过程，使得生成的图像序列具有与训练视频剪辑相似的特征。

视频生成文生视频

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

向量数据库让大模型能够快速有效地检索和处理大量的向量数据，从而增强了模型的整体性能和应用范围。

向量数据库大模型 cpu

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

丰富的数据集可以帮助模型深入理解特定领域的细微差别、复杂性和独特模式，从而使其能够生成更准确且与上下文相关的响应。

训练

「语音识别的未来已来」——探索Distil-Whisper，轻量级AI的强大力量

在AI技术的浪潮中，一款新型的语音识别模型Distil-Whisper以其独特的魅力和强大的性能脱颖而出。

Distil-Whisper 语音识别

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

前言最近在研究ASR相关的业务，也是调研了不少模型，踩了不少坑，ASR这块，目前中文普通话效果最好的应该是阿里的modelscope上的中文模型了，英文的话，还是非whisper莫属了，而且

faster-whisper 语者识别 ASR

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

该框架结合了归纳知识和检索文档，并利用大型语言模型（LLM）通过一种基于归纳推理模式的新提示方法生成这种知识。

IAG框架大语言模型

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。

RAG 检索论文

本地部署操作AI抠图软件

百度飞桨PP的 PaddleSeg内置了两个模型 PP-Matting 和 PP-MattingV2。

抠图

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

前言今天我要做个controlnet 使用方法总结，如果你们对所有controlnet用法，可能了解但是有点模糊，希望能对你们有用。

绘画作图

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