我正在尝试实现生物识别提示API以使用指纹验证对用户进行身份验证。我成功地集成了生物识别提示，并且它正在使用andorid9.0。但是正如文档所暗示的那样，Biometricapi也是向后兼容的，但是当我使用下面的代码构建对话框时，它会显示API支持警告。CallrequiresAPIlevel28(currentminis15):newandroid.hardware.biometrics.BiometricPrompt.Builderless...(Ctrl+F1)ThischeckscansthroughalltheAndroidAPIcallsintheapplicationa
目录🍇🍇Midjourney是什么？🍉🍉Midjourney怎么用？🔔🔔提示词格式🍋🍋应用示例——“秘密花园”式涂色书配图生成 🍌🍌例子1-生成黑白马 promptprompt翻译生成效果大图展示 💖💖例子2-生成鸦promptprompt翻译生成效果 大图展示 🙋🙋例子3-生成鹰promptprompt翻译生成效果大图展示🐸🐸例子4-生成黑白老虎promptprompt翻译生成效果大图展示 🙋🙋例子5-生成黑白鹿promptprompt翻译生成效果编辑大图展示🍂🍂例子6-生成黑白乌龟promptprompt翻译生成效果大图展示 🍓🍓例子7-生成黑白龙promptprompt翻译生成效果大图
很久之前，我们介绍到，prompt是影响下游任务的关键所在，当我们在应用chatgpt进行nlp任务落地时，如何选择合适的prompt，对于SFT以及推理环节尤为重要。不过，硬想不是办法，我们可以充分参考开源的一些已有工作，幸运的是，这类工作已然存在。因此，本文主要介绍longbench、LooGLE、pclue以及firefly自然语言处理任务prompt以及PromptSource英文常用评测任务prompt生成工具包。一、其他一些关于NLP任务的代表prompt最近我们在看长文本说的一些评估数据集，而对于评估来说，如何针对不同的任务，设定相应的prompt，最为重要。下面介绍longbe
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：TingfengCao,ChengyuWang,BingyanLiu,ZihengWu,JinhuiZhu,JunHuang.BeautifulPrompt:TowardsAutomaticPromptEngine
注：本文示例默认“文心大模型3.5”演示，表示为>或w>（wenxin)，有时为了对比也用百川2.0展示b>（baichuan)有时候为了模拟错误输出，会用到m>（mock)表示（因为用的大模型都会给出正确答案）有时候直接贴网络来源的示例，不重跑大模型，就用o>（original)表示本文持续更新中…一、提示工程介绍1.1提示词使用提示词(prompt)来指导AI执行任务的过程称为提示（prompting）。提示词(prompt)是与大模型进行交互的输入，可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。1.2提示词要素有的人把prompt分为角色（Role）、指令/任务（Instructi
一、Midjourney绘画工具SparkAi【无需魔法使用】：sparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：TingfengCao,ChengyuWang,BingyanLiu,ZihengWu,JinhuiZhu,JunHuang.BeautifulPrompt:TowardsAutomaticPromptEngine
随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。很多人将prompt视为LLM的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好prompt，已经成为LLM研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的OpenAI，近日官方发布了一份提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让GPT-4等LLM输出更好的结果。OpenAI表示这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。指南地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering六个策略，获得更好的结果策略一：写清楚指
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
刚开始在Anaconda搞环境的时候没注意到这三者之间的对应关系，点进去CUDAToolkit的安装官网：CUDAToolkit12.1Downloads|NVIDIADeveloperResourcesCUDADocumentation/ReleaseNotesMacOSToolsTrainingSampleCodeForumsArchiveofPreviousCUDAReleasesFAQOpenSourcePackagesSubmitaBugTarballandZipArchiveDeliverableshttps://developer.nvidia.com/cuda-download
