现如今已有大量提供深度学习服务的供应商，在使用这些服务时，用户需要将自己的信息包含在prompt中发送给这些服务商，这会导致隐私泄漏等问题。另一方面，服务商基本不愿意公开自己辛苦训练得到的模型参数。针对这一问题，蚂蚁集团的一个研究团队提出了PUMA框架，可以在不影响模型性能的前提下实现安全的推理。不仅如此，他们也开源了相关代码。论文：https://arxiv.org/abs/2307.12533代码：https://github.com/secretflow/spu/blob/main/examples/python/ml/flax_llama7b/flax_llama7b.py预训练Tra

1、分析并改善定价策略提示:"分析我当前的[插入产品或服务]定价策略。提出改进建议，并帮助我制定新的定价策略，以最大化利润和客户满意度。"AnalyzeandImprovePricingStrategyPrompt:"Analyzemycurrentpricingstrategyfor[insertproductorservice].Suggestimprovementsandhelpmedevelopanewpricingstrategythatmaximizesprofitabilityandcustomersatisfaction."2、产生创新的产品思想提示:"为[插入行业或市场]集思

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131649921sd-webui-prompt-all-in-one是一个基于stable-diffusion-webui的扩展，目的是提高提示词/反向提示词输入框的使用体验，拥有更直观、强大的输入界面功能，提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能，还支持多种语言，以满足不同用户的需求。插件支持多种翻译接口，有些是免费的，有些是需要申请APIKEY的。可以根据自己的需要选择合适的翻译接口，还包括一些自定义主题和其他高级功能

之前分享过一些简单实用的prompt的思维框架，很多小伙伴反映说：一看就会，一写就废，老是记不住呀对于新手来讲，为了得到高质量的答案，每次要从不同的角度，用不同的修饰词来回调整prompt很多次，很浪费时间。有没有什么办法可以解决呢？今天给大家分享一个指令，可以快速的调整和完善自己的prompt首先把这段话复制到对话框中：Actasapromptengineer.Asaseasonedandrenownedpromptengineer,youexcelatcraftinghigh-qualitypromptsthatelicitaccurateandrelevantresponsesfromC

前三章我们分别介绍了思维链的使用，原理和在小模型上的使用。这一章我们正式进入应用层面，聊聊如何把思维链和工具使用结合得到人工智能代理。要回答我们为什么需要AI代理？代理可以解决哪些问题？可以有以下两个视角首先是我们赋能模型，如果说LLM是大脑，那Agent提供了手脚和感官感官：获取真实世界的信息，包括实时信息像天气情况，金融市场，交通状况；包括私有信息例如用户个人数据；包括多模态信息像声音和图像手脚：获得和真实世界交互的能力，例如运行python脚本，调用搜索引擎，预定机票酒店。其次是模型赋能我们，Agent加持的大模型，作为更优的数据和任务中介/代理，赋予了我们和任意数据类型交互的能力，大模

WebShop:TowardsScalableReal-WorldWebInteractionwithGroundedLanguageAgents面向可扩展的基于语言引导的真实世界网络交互链接：https://arxiv.org/abs/2207.01206摘要：现有的用于在交互环境中引导语言的基准测试要么缺乏真实世界的语言元素，要么由于数据收集或反馈信号中涉及大量人类参与而难以扩展。为了弥合这一差距，我们开发了WebShop——一个模拟的电子商务网站环境，拥有118万个真实世界的产品和12,087个众包文本指令。给定一个指定产品要求的文本指令，代理需要导航多种类型的网页并发出各种操作来查找、

就在刚刚，StabilityAI正式发布了下一代文生图模型——SDXL1.0。要知道，SDXL0.9也就才发布一个月拐点弯。而据官博介绍，这次的1.0版本是StabilityAI的旗舰版生图模型，也是最棒的开源生图模型。杀手小猫cchahao幽灵骑士SDXL1.0别的不说，生图模型最重要的当然就是生图质量。从官博中统计的数据可以看出，和其它模型相对比，用户更青睐1.0版本生成的图像。该结果来自StabilityAI在Discord上进行的这几代StableDiffusion模型的偏好测试。可以看到，上图中纵轴是偏好比例，横轴则是各代SDXL或SD模型。一个月前的0.9版本偏好率是24.4%，低

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