当前生成式人工智能已经成为革命性的驱动源，正在迅速地重塑世界，将会改变我们生活方式和思考模式。LLM像一个学会了全部人类知识的通才，但这不意味每个人可以轻松驾驭这个通才。我们只有通过学习面向LLM的提示工程，才可以更好的让LLM成为您的顶级私人助理。如何更好地使用LLM？我们可以从学如何向LLM提问开始。但问好一个问题并不容易，问题本质上是用户基于自身知识和对世界的认知。向未知领域发射的一颗照明弹，照明弹的准星越准确，LLM就可以提供更高质量的响应。那如何更好地向LLM提问题呢？一、什么是问题？在字面上，问题是一个寻求答案的句子。但在实际应用中，一个好的问题不仅寻求答案，还会启发思考，驱动探索
你好，亲爱的读者们！我是你们的老朋友小W，致力于探索和分享一切有关人工智能的话题。今天，我想带你走进一个全新的领域——玩转AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），并告诉你一个重要的秘密：Prompt提示词真是太重要了！可能有些人对AIGC还不是很熟悉，简单地说，AIGC就是通过训练大型语言模型，使其能够根据输入的内容自动生成新的文本内容。这种技术已经广泛应用于新闻报道、小说创作、诗歌创作等各个领域，可以说是非常神奇的一种技术。但是，在与AIGC交互的过程中，我发现了一个问题：如果我给出的输入过于模糊或者缺乏指导性，那么生成的结果往往不尽如人意。
数据标注，正迎来关键洗牌时刻。大模型时代到来，以数据为中心的AI开发模式加速走向台前，数据的价值从未向今天这样被充分挖掘——大模型从训练到部署应用迭代，AIGC众多垂直场景落地，通用智能、具身智能等前沿领域探索，都与高质量、专业化的场景数据密不可分。作为底层基础服务，数据标注也从未像今天这样受到关注，但与此同时机遇与挑战随之而来。数据标注要求从客观到主观，标准如何统一？标注人才要求又有什么样的新变化？大模型公司/AI企业涌入赛道，专业数据服务厂商如何自处？合成数据作为新兴赛道，又有怎样的增长空间？带着这些问题，量子位智库《中国AIGC数据标注产业全景报告》由此而来，并尝试解答。报告中，量子位智
AIGC系列文章目录第三章AIGC简单易用免费的AI图像生成器:StableDiffusion文章目录AIGC系列文章目录第三章AIGC简单易用免费的AI图像生成器:StableDiffusion一、StableDiffusion概述二、如何使用StableDiffusion？2.1寻找合适的Prompt2.1.1StableDiffusionPromptGenerator2.1.2arthubPromptLibrary2.1.3lexicahomesearchprompt2.1.3NovelAItagGenerator2.2将Prompt放到AIImageGenerator三、总结目前亲测体
AIGC实战——自编码器0.前言1.自编码器原理2.数据集与模型分析2.1Fashion-MNIST数据集2.2自编码器架构3.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器3.5重建图像4.可视化潜空间5.生成新图像小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习输入数据的低维表示。它由编码器和解码器两部分组成，通过将输入数据压缩到潜空间表示(编码)，然后将其重构为与原始输入尽可能相似的形式(解码)。在本节中，我们将使用Keras构建一个标准的自编码器，以理解自编码器的工作原理。1.自编码器原理自编码器的目标是最小
1VITS2模型1.1摘要单阶段文本到语音模型最近被积极研究，其结果优于两阶段管道系统。以往的单阶段模型虽然取得了较大的进展，但在间歇性非自然性、计算效率、对音素转换依赖性强等方面仍有改进的空间。本文提出VITS2，一种单阶段的文本到语音模型，通过改进之前工作的几个方面，有效地合成了更自然的语音。本文提出了改进的结构和训练机制，所提出的方法在提高多说话人模型中语音特征的自然度、相似性以及训练和推理效率方面是有效的。证明了所提出方法可以显著减少以前工作中对音素转换的强依赖，允许完全端到端单阶段方法。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.16430.pdf演示地址：htt
10月31日，由香港财经事务及库务局与投资推广署主办的“香港金融科技周2023大湾区专场”盛大启幕。中国AI决策领先企业萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼 CEO林建明受邀参加圆桌会议，与中国内地、香港以及全球金融科技行业顶尖人才、创新企业、监管机构和政府代表以及投资人激辩人工智能与大数据新一轮科技革命趋势，共探金融科技应用前景。金融科技引领大湾区高质量发展党的十八大以来，我国金融业自身高质量发展取得了长足进步。金融支持实体经济质效大幅度提升，沪深港通、内地与香港债券通等金融改革开放有序推进蹄疾步稳。人工智能、大数据等金融科技作为经济社会发展的重要“引擎”，为中国传统金融业变革注入强大动能。粤港
手写一个GPT在GPT，确切的说是Transformer，出现之前，一个问题长久地困扰着人们——如何让两句内容不同、但语义相近的句子得到较为接近的表示。比如我们有两句话我喜欢你吾中意你它们作为句子内容并不一样，但是表达的含义却是一样的。如果将句子作为f(x)输入，进行情感分析或者翻译，最后得到的特征向量x也应该一样(至少距离较近)的。对于文本来说，如何找到一种表达方式使得相似的文本得到相似的文本，这在过去十分困难，以至于衍生出了一个单独的研究领域——表征学习(RepresentativeLearning)。不过，Transformer的出现为这个问题提供了新的思路。Transformer背景一
笔者为体验目前数字人虚拟主播创作视频的质量，特意制作了一段测试视频。基于讯飞智作创建总体感受，数字人虚拟主播具有成本低、可定制性强等优点，但是也存在缺乏人情味、技术限制和法律问题等缺点。因此，在使用数字人虚拟主播时需要注意这些问题，并采取相应的措施来解决它们，下面列出一些数字人虚拟主播的优缺点。优点：成本低廉：相对于真人主播，数字人虚拟主播的成本要低廉得多。因为数字人虚拟主播不需要支付薪水、保险和其他福利待遇，所以它们的运营成本相对较低。可定制性强：数字人虚拟主播可以根据不同的需求进行定制。例如，可以调整其形象、声音、动作等特征，以适应不同的直播内容和场景。不会疲劳：数字人虚拟主播不会感到疲劳
ImprovingCodeGenerationbyTrainingwithNaturalLanguageFeedback写在最前面主要工作启发背景介绍应用现有工作的不足Motivation动机方法ILFExperiments&Results数据集评价指标3.1.验证πReffine\pi_{\text{Reffine}}πReffine与NLF结合的有效性（可以使用反馈来修复不正确的代码）3.2验证ILF比Fine-Tuningon黄金数据或人工编写的程序的通过率更高3.3评估使用多少GPT生成的Feedback能赶上人工NLF3.4HumanFeedbackIsMoreInformativ
