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基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

我的文章阅读步骤在没有 AI 之前，我的文章处理步骤是这样的：粗略阅读，筛选信息经过筛选的信息，阅读其中一部分/全文阅读阅读过后记录「文献笔记」具体的步骤可以参考我在

Kimi Chat 阅读

如何用ChatGPT创建阅读10W+爆款文章标题

挑战假设法命名逻辑：【挑战假设】+ 停止+普遍追求+专注于+结果优势：打破传统观念，引发读者思考。

GPT-4

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

提供阅读文档的过程中，读者可能会有的疑问。

Ollama AnythingLLM 阅读

聊天机器人阅读 PDF？用这25个提示词技巧，亲测有效！(ChatGPT & Claude 2)

要让 ChatGPT 和本地 PDF 文档互动的话必须要先上传，如果你不知道上传的方法，可以阅读这篇文章： 👉 4种方法让你上传任何文件到ChatGPT: 总有一种适合你 Claude

GPT-4 工作

Sora相关论文合集---全32套大放送

附件是Sora相关论文合集，一共32套大放送，同时附上阅读这些论文相关的提示词，包括翻译、论文分析、文档阅读等。

Sora 论文

解读提示工程（Prompt Engineering）

提示工程（Prompt Engineering），也称为上下文提示，是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。为了理解提示工程，先要澄清什么是Prompt。

Prompt 提示词

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") # 读取初始图片

StableDiffusion 文生图

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

大家在阅读下面这段文字之前，建议先把文末的“Sora相关术语”阅读一遍，有助于其原理的理解，相关术语尽量用了最简单的描述并且附带了大量比喻和举例，相信初中生也可以无障碍的理解。

视频生成 sora

PHP提示词技巧，全方位精调ChatGPT复杂任务生成效果！！！

假期抽出了一些时间，整理了之前阅读AI论文时做的一些笔记。

大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

感兴趣的朋友，可以阅读这篇论文：Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning[5]。

大模型微调

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

相关阅读：概率机器人学 http://www.probabilistic-robotics.org/ 4.

算法 python

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

Stability AI公司在2022年11月（stable-diffusion-v2-release）放出了SD 2.0版本，这里我们也简单介绍一下相比SD 1.x版本SD 2.0的具体改进点。SD 2.0相比SD 1.x版本的主要变动在于模型结构和训练数据两个部分。

Stable Diffusion 文生图

人工智能的应用范式呼之欲出

在2023年的整个夏季的100天中，笔者阅读了超过500篇论文，直到上周读到一篇都柏林大学爱尔兰AI应用研究中心《为会话式AI构建信任》的论文后，脑中思考许久的人工智能应用范式渐渐浮现

大模型

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

质量不错，推荐阅读！

RAG 大模型检索

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

如果把前者对应人类读书，后者就是人类的视觉观察。

sora

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