XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提示
提示Avanzado＆Machine Learning
语言模型是从一个简单的问题中诞生的：“我们可以教一台机器理解和生成人类语言吗？”1950 - 60年的十年：艾伦·图灵（Alan Turing）已经通过著名的图灵测试提出了这个想法，以测量机器是否可以模仿人类的智能。 div>1980-90：出现了第一个基本神经网络。 div>连接节点的层层用于解决数据分类或模式识别等问题。 div>2010年：由于计算能力和大量数据，深度学习繁荣。 div>示例：诸如Alexnet之类的深神经网络彻底改变了图像处理，激发了文本分析的改进。 div>2017年：革命性的变化带有文章“您需要的所有注意力”（Google），介绍了变形金刚，LLM的基础。 div>变形金刚允许关注最相关词的文本，从而大大提高了预测质量。 div>2018年至今：对GPT（OpenAI）和Bert（Google）等模型进行了培训，这些模型是使用大量数据培训的LLMS，可以理解和生成更精确的语言。 div>
量子信息理论提示4
其中{b x} x构成h b的正顺序基础。请注意，这意味着纯化空间H B的尺寸与原始空间h a的尺寸相同。在这里您只需要检查| ψ⟩确实是ρa的纯化，即。ρa = tr b | ψ⟩⟨ψ| 。在B部分中，您必须证明上面给出的表格的任何两个纯粹是等同于单一操作的。例如，假设您有一个纯化| ψ'= px√λx | ax⟩a⊗|使用另一个基础{b'x} x进行h b的b'x⟩b。我们必须证明| ψ= u |对于某些统一操作员u。如果谨慎，则|之间的唯一实际区别ψ⟩和| ψ'是在系统h b中表达的基础，因此基本操作的变化应将我们从一个转移到另一个。检查u = 1 a p x | bx⟩⟨B'x|是统一的（uu ∗ = u ∗ u = 1 b），实际上在这里完成了工作。现在让我们接近练习的c）。假设您要创建某个混合状态ρ'。创建纯状态是相对容易的，因为您确切地知道状态应该是什么样的，例如旋转或一堆具有一定极化的光子 - 但混合状态更加棘手，因为它们是我们没有完整信息的状态，即我们不确定它们的确切状态。做到这一点的一种方法是对角线ρ'= pzαz| Z Z Z |然后获得产生纯状态的机器| Z⟩具有概率αz。当然，您需要确保机器确实是随机的，并且您没有
提示：大型语言模型的视觉提示探索，扰动，测试和迭代
摘要 - LARGE语言模型（LLM）由于能够使用简单的自然语言提示执行临时自然语言处理（NLP）任务，因此获得了广泛的普及。呼吁LLM的一部分是他们对公众的可接近性，包括NLP技术专长的人。但是，提示在语言结构，上下文和其他语义方面可能会有很大的不同，并且修改其中一个或多个方面可能会导致任务绩效的显着差异。非专家用户可能会发现确定提高提示所需的更改是一项挑战，尤其是当他们缺乏特定领域的知识和适当的反馈时。为了应对这一挑战，我们提出了p rompt iD，一个视觉分析系统，旨在通过探索，扰动，测试和迭代进行交互，完善和测试提示。p rompt a ID使用协调的可视化效果，使用户可以通过三种策略改进提示：关键字扰动，释义扰动以及获得最佳的context中文字中的最佳示例。p rompt a ID是通过涉及NLP专家的预先研究设计的，并通过强大的混合方法用户研究进行了评估。我们的调查结果表明，P ROMPT I ID可以帮助用户在认知开销较少的情况下迭代提示，并在建议的帮助下产生多样的提示，并分析生成的提示的性能，同时超过现有的最新提示提示性能的互动。
DPS 提示和技巧 - Navy.mil
当您收到 DPS“未找到或识别输入的城市”时该怎么办 1. 在客户信息、工作地点、取货和送货地址部分的城市字段中输入城市时 - 不要按 Tab 键或 Enter 键。这会导致城市列表无法填充。删除已输入的内容并重新输入，而不要按 Enter 或 Tab 键。这将允许城市列表正确填充 2. 有些城市没有自己的邮政编码，不会出现在 DPS 的城市列表中。例如，一些基地使用美国邮政服务列出的较大附近城市的邮政编码。客户可以在 USPS 网站上查找邮政编码。这将显示该邮政编码列出的城市。删除输入的城市并重新输入 USPS 网站中显示的城市 - 记住不要按 Tab 键或 Enter 键。 3. 有些城市或工作地点必须以某种方式输入。例如，奥法伦 (O'Fallon) 城市必须输入为“o fallon”，麦圭尔空军基地 (McGuire AFB) 必须输入为“mc guire”。删除输入的城市，然后重新输入（不使用标点符号）或使用其他方式。
AI 提示工程 - 基础知识
您可以使用提示向聊天程序询问您感兴趣的话题，或寻求建议、帮助或解释。无论是执行管理工作、分析数据还是创建各种内容，说明都可以帮助用户更高效地执行任务。可能性仅取决于我们的创造力。
