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如何使用ChatGPT写出优质文章

写作目标：明确文章的最终目标。

ChatGPT 写作

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

由上图的对话体系架构可以看出，上层的主流对话引擎，比如多轮对话、图谱问答、表格问答、QA问答、文档问答、闲聊（Chit-chat）等，其划分的依据就是底层知识的不同。

大模型

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

第二步详读文档在阅读了第一步的结果的基础上，紧接着继续追问第二步骤里，我还是让大模型帮我： 1.详细总结文档每一部分的内容 2.总结文档的结论 3.告诉我阅读这篇文档我可以学到什么

Ollama AnythingLLM 阅读

无限长的上下文，也干不掉的RAG

论文主要探讨了当前语言模型在处理长文本上下文时的性能表现，特别是在多文档问答和键值检索任务中，模型如何利用输入上下文中的信息。

RAG 大模型

一文汇总市面上所有prompts提示词框架

nbsp; CRISPE 框架 Capacity and Role: 能力和角色 ChatGPT应扮演什么角色Insight:见解提供你请求的背后见解、背景和上下文Statement

提示词框架 prompt

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

数据多样、复杂，它包含了平面文本、凸出文本、城市街景文本、乡镇街景文本、弱照明条件下的文本、远距离文本、部分显示文本等。

OCR

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

（下面是gamma的网站，大家感受一下） 02 问答测试（基于实时问答，没有测试文档解析能力）文心一言，说自己不能联网，4.0不知道行不行，可以文档分析

Kimi Chat 大模型

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

今天我们来简单介绍下中文分词库。

Python 分词库

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

在自然语言处理中，Embedding 常常用于将文本数据中的单词、句子或文档映射为固定长度的实数向量，使得文本数据能够在计算机中被更好地处理和理解。

RAG Embedding

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

Kimi，主要定位C端，主打长文本，核心功能是AI搜索+文档总结。

Kimi 大语言模型

搞了一个Dify开源知识库

不久前，dify发布了新的workflow，于是乎我写了这样一篇文章： · Dify

Dify 大模型知识库

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

昨天没有发文章，因为看到 SDXL 的 Canny Contronet 发布了，但是它只能在 ComfyUI 中使用。

大模型

中文开源OCR框架对比及介绍

版面分析：将文档图片分段落，分行的过程称为版面分析 6.

OCR

书生·万卷：难得的中文开源数据集

中国的AI产业要迎头赶上，中文的数据集是最大的短板之一。

大模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

在语言模型中，上下文窗口对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。

大模型

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