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京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

01起点比ChatGPT早2025年北京AI产业规模达3000亿北京市在AI大模型产业的布局最早起源于六年前，比ChatGPT的出现还要早。

大模型钛媒体

10秒换脸，一张图片够了！SD Roop插件教程

个人遇到的主要是ifnude和insightface模块，问题跑去问ChatGPT和BingAI也无法得到正确的解决方案，几乎要放弃（如需查看本人遇到问题的解决方案，可查看公众号：67号Lora）：

AI换脸

对于AI，我们现阶段可以有的态度

现阶段，AI还不是我们的必需品今年年初ChatGPT迎来了爆炸式的井喷，接着各路的AI人工智能都纷纷你追我赶地推出各种的AI产品，把我们这些普通人给“轰炸”得有种

文生图

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

4. 175B、60B、540B等：这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。

大模型人工智能

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

把这套模板复制下来，丢给暗之月面的kimi或其他聪明的LLM也可以如ChatGPT、Claude、Gemini 这里很关键，在你发布之后，与用户交流的是这个智能体，可以把它理解为一个集体或者团队的管理人或者面向用户的接待人

Coze 多智能体

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

第12条：设置拒答策略也许我们使用了很多trick让模型的生成效果尽可能准确，但我们仍然很难保证大模型不会产生幻觉现象，虽然ChatGPT设置了诸如我的知识截止到2021年9月...

prompt 提示词

大模型在金融行业的应用场景

1.农业银行人工智能研发团队，在同业率先推出类ChatGPT的AI大模型应用ChatABC，并在农业银行科技问答场景进行了内部试点。

大模型金融应用

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

language models to follow instructions with human feedback）中进一步提供了 RLHF 实现的标准范式（论文中训练的模型为 InstructGPT，ChatGPT

Text2SQL RLHF

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

课程链接：https://learn.deeplearning.ai/courses/chatgpt-building-system/lesson/5/chain-of-thought-reasoning

思考链提示词

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

强大的大型语言模型，如ChatGPT，用于创造文本。

RAG-Fusion 检索增强

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

简单来说，使用 ChatGPT 对用户提供的 prompt 扩写，也是为了让 DALL-E 3 的输入 prompt 更加贴近训练数据范式，避免模型出现“翻车”的现象。

Stable Diffusion DALL·E

中国AI大模型，应该如何商业化

例如OpenAI的ChatGPT、百度等文心一言、阿里的通义千问等。

大模型 AI

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

gpt-3.5-turbo-0613幻觉较多的原因可能是因为HalluQA是基于ChatGPT-3.5构建的对抗样本。

大模型中文大模型幻觉

20个常见AI绘画工具大汇总（含免费版哦~）

然后顺便说一句，必应首页的图片旁边就是聊天功能，其实就是接入了ChatGpt，不过目前体验效果一般，经常出错，不如直接使用ChatGpt友好。

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！

OpenAI在22年发布的ChatGPT改变了语言人工智能格局，24年发布的Sora目测也在改变着视频人工智能格局。

视频生成 sora

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