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AI 播客原理解析
作者分享用豆包AI播客将英文长文转成高质量播客的体验,解析AI把文章变真人对话式语音播客的原理,涉及提示词工程和文字转语音技术,还介绍提示词写作与优化过程及长文处理方法。
GPT-Image2提示词:瞬间拥有顶级字体美学
文章介绍了利用GPT - Image2生成顶级字体美学图像的提示词。创意源于博主「小小东」,作者也打磨了自己的提示词。详细阐述了提示词使用方法、生成图像的各项要求,如文字突出、风格自适应等。
Claude Code狂删80%提示词,Opus 5反手加回去了
Anthropic宣布删掉Opus 5等模型超80%系统提示词,因早期提示词规则多易冲突。但网友实测Opus 5比Opus 4.8提示词加长72%,新增内容用于约束模型主动行为。
如何让AI推荐企业官网?官网GEO优化怎么做?【必看】
白杨SEO从网站代码优化、站内内容、站外推广三方面,介绍让AI推荐企业官网及做好官网GEO优化的方法。如代码优化要主动提交网站、部署SSL证书等,还给出企业官网老板执行清单。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。
Claude1.7万字系统提示词全网刷屏!Karpathy锐评:LLM训练缺乏关键范式
Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露,网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式,模拟人类经验积累,让LLM有‘记忆’功能,引发网友激烈讨论。
破局大模型推理困局!华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲,围绕大模型推理优化,从模型、框架、算子层展开,结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战,介绍加速技术,分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
一个提示攻破所有模型,OpenAI谷歌无一幸免!
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示,将危险指令伪装成配置片段,配上角色扮演,能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点,难修复且可扩展,厂商需智能监控。
上下文工程的崛起:提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统,技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具,其重要性日益凸显,且与提示词工程有明显区别。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。