在当今的AIGC时代，我们面临着越来越多的人工智能技术和应用。其中一个引人注目的工具就是Prompt（提示）。它就像是一种魔法，可以让我们与AI助手进行更加互动和有针对性的对话。那么，让我们一起来了解一下Prompt，它是什么，为什么需要它，怎么使用它以及使用它会有怎样的效果。是什么？Prompt（提示）是一种指令或问题，用于引导AI助手生成特定的回答或文本。它就像是与AI助手进行对话时的指南，告诉助手我们期望得到什么样的回答。Prompt可以是一个简短的句子、一个问题，甚至是一个完整的段落。通过使用Prompt，我们可以更好地控制AI助手的输出，使其更符合我们的需求。为什么？我们为什么需要P
文章目录1.什么是AIGC人工智能辅助开发？2.AIGC的优势和应用场景2.1提升开发效率2.2优化代码质量2.3实现智能编程3.如何用好AIGC人工智能辅助开发？3.1选择合适的AIGC工具3.2理解AIGC的工作原理3.3逐步应用AIGC辅助开发3.4主动参与AIGC的学习和改进结语导语：随着人工智能的快速发展，越来越多的领域开始尝试将AI技术应用于开发过程中。AIGC（ArtificialIntelligenceforGeneralCoding）是一种基于人工智能的辅助开发技术，它能够帮助开发者提升开发效率、优化代码质量，并实现智能编程。本文将介绍如何用好AIGC人工智能辅助开发，并通过
自从去年11月底ChatGPT发布以来，许多科技行业人士预测OpenAI背后的金主——微软将在AI领域占据主导地位，不可避免地成为云计算领域的领导者。生成式AI需要超级算力、存储和挖掘海量数据的能力，同时依赖海量的产品和用户群体去实现应用落地，而微软正是这方面的佼佼者。这意味着，微软将会凭借其全面的产品套件、云计算能力以及在生成式AI方面的领先地位脱颖而出，超越云市场原本的领导者亚马逊。当然，一些人坚持亚马逊将继续成为云市场霸主，认为云端AIGC的转变不会那么快发生。亚马逊在云计算市场份额方面处于显著领先地位，并且也在迅速跟进企业AIGC服务能力。微软支持者：微软拥有云端AIGC商用的庞大场景
快速体验StableDiffusion引言一、安装二、简单使用2.1一句话文生图2.2详细文生图三、进阶使用引言stableDiffusion是一款高性能的AI绘画生成工具，相比之前的AI绘画工具，它生成的图像质量更高、运行速度更快，是AI图像生成领域的里程碑。推荐阅读：Stablediffusion干货-运作机制一、安装纵观全网，目前找到的最简单的安装方法：三分钟完成StableDiffusion本地安装二、简单使用安装好后，打开novelai-webui/novelai-webui-aki-v3中的A启动器，直接一键启动即可会弹出一个控制命令台黑框，需要等一段时间才能初始化完完成后，打开浏
【精华】AIGC之StableDiffusion专栏1参考资料Stable-diffusion-webui小白使用大全+插件和模型推荐2.0Stable-diffusion-webui插件拓展及依赖汇总2SD插件仓库（1）openposeeditor（♥♥♥♥♥）【AI绘画】使用OpenPoseeditor打造个性化的人物姿势绘画https://github.com/fkunn1326/openpose-editor.githttps://github.com/huchenlei/sd-webui-openpose-editor（2）openpose（controlnet插件）（♥♥♥♥♥）【
文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（一）Text-to-Image模型DALL-E2IMAGENStableDiffusionMuseText-to-3D模型DreamfusionMagic3DChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（一）近两个月我们都被ChatGPT刷屏，说它的发展速度犹如坐火箭也毫不夸张。凭借其出色的性能，自从StableDiffusion开源和ChatGPT开放接口后，业界对生成式模型更加热情了。然而，生成式SOTA模
AIGC-生成模型0.前言1.生成模型2.生成模型与判别模型的区别2.1模型对比2.2条件生成模型2.3生成模型的发展2.4生成模型与人工智能3.生成模型示例3.1简单示例3.2生成模型框架4.表示学习5.生成模型与概率论6.生成模型分类小结0.前言生成式人工智能(GenerativeArtificialIntelligence,GAI)是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容
文章目录一.文件加载与分割二.文本向量化与存储1.文本向量化(embedding)2.存储到向量数据库三.问句向量化四.相似文档检索五.prompt构建六.答案生成LangChain+ChatGLM项目(https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM)实现原理如下图所示(与基于文档的问答大同小异，过程包括：1加载文档->2读取文档->3/4文档分割->5/6文本向量化->8/9问句向量化->10在文档向量中匹配出与问句向量最相似的topk个->11/12/13匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中->14/15提交给LLM生
作者：子白、冬岛AI技术正在引领科技创新浪潮，随着ChatGPT和Midjourney的走红，AIGC技术正在世界范围内掀起一股AI技术浪潮。开源领域也涌现了许多类似模型，如FastGPT、Moss、StableDiffusion等。这些模型展现出的惊人效果吸引企业和开发者们投身其中，但是复杂繁琐的部署方式成为了拦路虎。阿里云ASK提供Serverless化的容器服务，用户无需关心资源及环境配置，可以帮助开发者们零门槛快速部署AI模型。本文以开源的FastChat为例，详细展示如何在ASK中快速搭建一个私人代码助理。目前，ASK已加入阿里云免费试用计划，为开发者、企业提供一定额度的试用资源。如
徐辉 | 后端开发工程师一、引言随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，大型预训练语言模型（如GPT、Vicuna、Alpaca、Llama、ChatGLM等）在各种应用场景中取得了显著的成果。然而，从零开始训练这些模型需要大量的计算资源和时间，这对于许多研究者和开发者来说是不现实的。因此，FineTune工程就显得格外重要，它允许我们在预训练模型的基础上进行定制化调整，以适应下游的任务和场景。本文将介绍LoRa的微调技术，并详细阐述如何使用LoRa微调大型预训练语言模型（以下统称为LLM）。二、LoRa如何工作图1之前在基地的ChatGPT分享中提到过LLM的工作原理是根据输入文本通过模型
