我正在浏览PhonegapAndroid的源代码，并尝试验证他们的notification.alert()方法只是委托(delegate)给原生JavaScriptalert()函数。他们的代码:Notification.prototype.alert=function(message,completeCallback,title,buttonLabel){var_title=(title||"Alert");var_buttonLabel=(buttonLabel||"OK");PhoneGap.exec(completeCallback,null,"Notification","a
一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的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OpenAIDALL-E3文生图，支持最新GPT-4多模态模型。已支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型+Midjourney绘画池系统
一、AI系统如何搭建部署AI创作ChatGPT系统呢？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场、邀请+代理分销模式、用户每日签到功能、会话记录保存、微信公众号+邮箱+手机号注册登录、后续其他免费版本功能更新。1.2最新版本更新日志版本【V2.6.0】更新功能：优化key池额度耗尽锁定逻辑（8月26日更新）！优
在之前的LLMAgent+DB的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据，这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，数据建模，数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道，但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持，已看到很多BI平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot和InsightPilot,主要参考一些有意思的思路~数据分析：Data-Copilotpaper:Data-Copilot:BridgingBillionsofDataandHumanswithAutonomou
文章目录1、图片描述词（图片链接）+文字描述词+后缀参数2、权重划分3、后缀参数版本选择：--v版本风格：--style长宽比：--ar多样性:--c二次元化：--niji排除内容：--no--stylize--seed--tile、--q4、多提示（分割两个词）如何掌握并运用prompt提示词，决定了生成图片的效果，接下来列举一些常用的参数及使用方法，以最新版本为例：1、图片描述词（图片链接）+文字描述词+后缀参数图片链接可以添加多个，中间用一个英文空格隔开；文字描述词之间可以用逗号隔开；文字描述词和后缀参数之间必须添加一个英文空格。2、权重划分比如下面的例子，我们想让cute的权重更高，就
AI与Prompt：解锁软件开发团队的魔法咒语写在最前面论文：基于ChatGPT的自协作代码生成将团队协作理论应用于代码生成的研究自协作框架原理1、DOL任务分配2、共享黑板协作3、Instance实例化案例说明简单任务：基本操作，生成的结果1）分析员：分解任务+制定high-level计划2）程序员：按照计划生成对应代码3）测试员：检验代码的功能性和边缘测试情况，反馈错误让程序员修改复杂任务：游戏开发，生成的结果结果写在最前面活动介绍：玩转AIGC，优质的Prompt提示词实在是太重要了！同样的问题，换一个问法，就会得到差别迥异的答案。你是怎样和AI进行对话交流的呢？一起来分享你用过的咒语吧
AIGC系列文章目录第一章AIGC与AI对话，如何写好prompt？文章目录AIGC系列文章目录第一章AIGC与AI对话，如何写好prompt？一、AIGC是什么？二、Prompt是什么？三、Prompt基本原则四、Prompt常用任务五、总结一、AIGC是什么？生成式人工智能AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。AIGC对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看AIGC改变了基础的生产力工具，中期来看会改变社会的生产关系，长期来看促使整个社会生产力发生质的突破，在一定程度上加快了整个社会的
在大模型时代，高质量的代码生成已经强大到，让人惊叹。从通过HumEval中67%测试的GPT-4，到近来各种开源大模型，比如CodeLlama，有望成为码农编码利器。然而，现实中，程序员们不会精炼表达需求，因此误导、限制了LLM生成优秀代码的能力。说白了，大模型代码能力行不行，取决于你的提示妙不妙。对此，来自北大实验室的研究团队提出了，通过与LLM聊天来细化需求的方法——ChatCoder。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.00272.pdf具体来说，他们设计了一种聊天方案，大模型引导用户细化需求表达，进而比以前更精确、更完整，同时提高了大模型的性能。大模型是「码
好的，让我继续补充一些关于你提到的话题的信息。关于你想通过叉GBD做一个跑团的平台或者专业角色咨询和信息咨询的prompt库的想法，我认为这是一个很有潜力的创意。利用人工智能技术和自然语言处理，你可以构建一个可以响应用户需求的智能系统。不仅可以解决用户的问题，还可以提供有用的建议和指导。在这个过程中，你已经尝试了很多方法，包括从网上获取信息和总结自己的经验，并将其他大佬的经验整理到一起。这是一个很好的方法，可以帮助你更好地理解和应用叉GBD和POP。在你提到的问题中，一些社群里的小伙伴反馈叉GBD不好用。这个问题与提问的方式有关。如果你没有明确的表达你的思维或者受众，那么就很难得到理想的答案。
pdfText-to-3D任务中，对3D模型外观的控制不强，本文提出IPDreamer来解决该问题。在NeRFTraining阶段，IPDreamer根据文本用ControlNet生成参考图，并将参考图作为Zero1-to-3的控制条件，用基于Zero1-to-3的SDS损失生成粗NeRF。在MeshTraining阶段，IPDreamer将NeRF用DMTet转换为3DMesh，并分别优化Mesh的几何与纹理。1）用参考图的法向图编码作为控制信号，用IPSD(ImagePromptScoreDistillation)优化3DMesh的几何；2）用渲染rgb图像编码（和法向图差异）作为控制信号
