XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能提示面试准备
请记住：您可以使用生成式人工智能工具来帮助开发创意和集思广益。但是，提交的所有求职材料（包括简历、求职信等）都必须是您自己的，并且以您自己的声音呈现。请注意，这些程序生成的材料可能不准确、不完整、有偏见或存在其他问题，并且雇主通常可以判断材料是否由人工智能创建（通过检测软件、错误或从多个申请人那里收到相同的文件）。
超出字面描述：理解和找到与人类意图一致的开放世界对象
大型语言模型（LLMS）在解决Comples开放域任务方面具有出色的功能，并以提示形式进行的综合指示和示威。但是，这些提示可能是冗长的，通常会组成数百条线和数千个托管，它们的设计通常需要人们的努力。最近的研究已在短提示中介绍了自动及时工程，通常由一个或几个句子组成。但是，由于其巨大的搜索空间，长提示的自动设计仍然是一个具有挑战性的问题。在此pa-per中，我们提出了一种名为“自动及时工程XPERT（APEX）的算法”，这是一种新型算法，可以自动改善长时间的提示。利用具有横梁搜索的贪婪算法提高效率，Apex Uti-Liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz extimive stripifimentive stripivine 在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。 我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。
300 个儿童写作提示
125. 绕口令是一种简短的诗，其中许多单词以相同的字母开头，并且发音相似。例如，“Peter picked a peck of pickled peppers.” 你会写绕口令吗？
用准确提示减少错误信息共享
h e是一个非常关注的根源，并且已经付出了巨大的努力来减少它。除此之外，分享假新闻和其他错误信息会使问题恶化。当前方法的主要方法是特定于内容的，例如标记内容的算法降级。尽管发现这些特定内容的方法是有效的（Martel＆Rand，2023），但它们不足以与社交媒体上发布的大量内容保持同步。例如，在2022年，每分钟在Meta/Facebook上发布了约170万件内容（Domo，2023）。在这个规模上，至少可以说，事实检查变得高度挑战！
亮点：学习视觉提示
大规模视觉模型（例如剪辑）表现出令人印象深刻的能力，并且具有多个应用程序，从文本到图像生成到零照片分类。最近的工作表明，视觉提示（例如红色圆圈）可以将视觉编码器引导到盘旋区域。尽管现在已在各种应用中使用了此类视力提示，但它们可能是特定于模型的，并取决于模型从其训练数据中学习这些行为。在不同的模型，任务和数据集的情况下，发现和评估各种提示可能是不可行的。在本文中，我们提出了一种亮点，一种学习视觉提示的方法，该提示可以突出图像中的区域或完善手动设计的视觉提示。使用我们的框架，我们可以学习使用文本图像区域对的数据集或仅使用合成字幕或图像以无监督的方式以监督方式突出显示。突出显示使用其他视觉提示，提示学习方法以及使用多种模型和视觉提示的集合的计算密集型方法。
人工智能 (AI) 图像提示指南
图像描述提示是艺术家与 AI 艺术系统“对话”的方式，编写好的提示是创作 AI 图像的关键技能。提示可以简单到“一只快乐的狗”，也可以复杂到“一只非常可爱的毛茸茸的狗，带着喜悦和希望的表情，具有蒸汽朋克风格，就像塞尚的画作一样，照片般逼真且细节丰富”。以下是一些要组合的示例术语。
搜索概念体系结构提示使用Evolution
摘要 - 概念架构涉及对新颖思想的高度创造性探索，通常是从其他学科中获取的，因为建筑师考虑了建筑物的根本新形式，材料，质地和颜色。尽管当今的生成AI系统可以产生显着的结果，但它们缺乏数十年来通过进化算法证明的创造力。Scape是我们提出的工具，将进化搜索与生成AI结合在一起，使用户能够通过简单的点和单击接口来探索其最初输入的启发，并单击接口。scape将随机性注入生成AI，并可以使内存，利用GPT-4的内置语言技能通过基于文本的突变和交叉来改变提示。我们证明，与Dall·E 3相比，Scape可以提高图像新颖性，并提高了使用的质量和有效性；我们表明，仅在三个迭代中，Scape具有24％的图像新颖性，从而有效探索以及用户优化了图像。我们使用20多位独立建筑师来评估Scape，他们提供了明显的积极反馈。