ComfyUI 是一个基于 Python 的可视化库，用于创建数据可视化和用户界面应用程序。以下是一些关于 ComfyUI 的学习资料和教程： 1. ComfyUI 官方文档：提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。你可以在找到相关信息。 2. 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，这篇教程适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，这篇介绍适合那些已经有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可以在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。这些视频教程可以帮助用户更直观地学习 ComfyUI 的使用。可以在找到视频教程。 这些资源为用户提供了丰富的学习材料，从基础操作到高级技巧，可以帮助用户更好地掌握 ComfyUI 的使用。

好的，以下是根据你的需求为你生成的文章： 检索增强生成技术（RAG）的基本概念和应用 一、RAG 的基本概念 RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程如下： 1. 给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。 2. 从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。 3. 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。 4. 从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。 二、RAG 的实际应用 \中提到，配备了全景和精准 PDF 解析器的 RAG 系统 ChatDOC 可以检索到更准确和完整的文本段，因此能够给出更好的回答。实验证明，ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。 三、RAG 的开发 \中提到，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG 的基本流程如下： 1. 给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。 2. 从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。 3. 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示（Prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。 4. 从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。 综上所述，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。

创建一个关于教师如何预防校园欺凌事件的prompt需要考虑多个方面，包括教育、监督、沟通和干预策略。以下是一个详细的prompt示例： 标题： 校园欺凌预防策略指南 背景： 简述校园欺凌的定义、常见形式和对受害者的潜在影响。 强调教师在预防校园欺凌中的重要作用。 目标： 明确教师预防校园欺凌的目标，包括创建一个安全、包容的学习环境。 教育与意识提升： 1. 开展反欺凌教育课程： 计划并实施定期的反欺凌教育课程，教育学生识别和理解欺凌行为。 强调同理心和尊重的重要性。 2. 促进正面行为： 通过角色扮演和情景模拟，教育学生如何以积极的方式解决冲突。 3. 建立反欺凌政策： 确保学校有明确的反欺凌政策，并让学生、家长和教师都了解这些政策。 监督与观察： 1. 提高警觉性： 在校园内巡视，注意可能的欺凌迹象，如学生间的排斥行为或言语攻击。 2. 监控社交媒体： 留意学生在社交媒体上的互动，预防网络欺凌。 3. 建立报告机制： 设立匿名报告系统，鼓励学生、家长和教师报告欺凌事件。 沟通与合作： 1. 与学生沟通： 定期与学生进行一对一会谈，建立信任关系，鼓励他们分享自己的经历和担忧。 2. 家长参与： 与家长合作，确保家庭和学校在反欺凌问题上立场一致。 3. 教师团队协作： 与其他教师分享信息和最佳实践，共同制定预防策略。 干预与支持： 1. 及时干预： 一旦发现欺凌行为，立即采取行动，保护受害者，纠正欺凌者的行为。 2. 提供心理支持： 为受害者提供必要的心理辅导和支持。 3. 强化正面行为： 表扬和奖励那些展现正面行为和帮助他人的学生。 评估与改进： 定期评估反欺凌策略的有效性，并根据反馈进行调整。 结论： 总结教师在预防校园欺凌中的关键角色和可行的策略。 呼吁行动： 鼓励教师、学生、家长和整个学校社区共同努力，创建一个无欺凌的校园环境。 这个prompt提供了一个全面的框架，帮助教师理解他们在预防校园欺凌中的角色，并采取具体行动来应对这一问题。根据实际情况，你可以调整prompt中的内容和细节。

大模型是一种基于深度学习技术的语言模型，它可以自动生成文本。在解决复杂的推理任务时，大模型可以通过学习思维链推理的演示，生成思维链。以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：一款免费的跨平台 AI 思维导图软件，可以通过 AI 自动生成思维导图。支持提问、回答、自动生成等多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可以利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：一个轻量级的在线 AI 思维导图工具，无需注册登录即可使用，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可以一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：一款"AI 人工智能"思维导图工具，可以输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供了一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助用户提升生产力。 总的来说，这些 AI 思维导图工具都能够通过 AI 技术自动生成思维导图，大大提高了思维导图的制作效率，为知识工作者带来便利。

提供 prompt 和微调相关的参考资料 一、怎么写提示词 prompt？ 1. 测试和调整：在生成文本后，仔细检查结果，并根据需要调整 prompt。这可能需要多次迭代，直到达到满意的结果。 2. 优化和润色提示词： 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述你想要表达的内容，而不是过于笼统的词语。这样 AI 更容易准确理解你的需求。 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关的图片参考，这可以显著提高 AI 理解你的意图和细节要求的能力。 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩，让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 增加约束条件：为避免 AI 产生意料之外的输出，可以在 Prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等。 分步骤构建 Prompt：将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 二、微调（Finetuning） 1. 一般最佳实践： 使用更多高质量的示例进行微调效果更好。要微调一个比使用我们的基本模型使用高质量提示更好地执行的模型，您应该提供至少几百个高质量的示例，最好由人类专家审查。从那里开始，性能往往会随着示例数量的每增加一倍而线性增加。增加示例的数量通常是提高性能的最佳和最可靠的方法。 分类器是最容易上手的模型。对于分类问题，我们建议使用 ada，经过微调后，它通常只会比功能更强大的模型稍微差一点，同时速度更快，成本更低。 如果您要对预先存在的数据集进行微调，而不是从头开始编写提示，请务必在可能的情况下手动检查您的数据是否存在令人反感或不准确的内容，或者如果数据集很大，请检查尽可能多的随机样本。 以上是 prompt 和微调相关的参考资料，希望对你有所帮助。

以下是一篇关于 Llama3 的文章： Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃 数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为，Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。 在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker，我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类，并定义我们的端点配置，包括 hf\_model\_id，instance\_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型，该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型，这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互，使用常见的 OpenAI 格式 messages。 注意：Llama 3 是一个有门槛的模型，请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。

在建筑行业中，AI技术正在被用于提高标书制作的效率和质量。虽然可能没有专门只做标书的AI，但有多种AI工具和平台可以辅助完成标书相关的任务，包括但不限于： 1. 自然语言处理（NLP）工具：这些工具可以帮助理解和生成文本，用于自动填写标书中的标准文本部分。 2. 数据提取工具：AI可以帮助从各种文档中提取关键数据，如成本估算、项目细节等。 3. 模板生成器：一些AI平台能够根据输入的信息自动生成文档模板，包括标书。 4. 风险评估工具：AI可以分析项目数据，预测风险并提供风险缓解建议。 5. 合规性检查器：确保标书内容符合行业标准和法规要求。 6. 项目管理软件：集成AI的项目管理工具可以帮助规划和跟踪项目进度，确保标书的准确性。 7. 定制化AI解决方案：一些公司可能提供定制化的AI服务，专门为建筑行业的标书制作提供支持。 8. 文档审查工具：AI可以帮助检查标书中的语法错误、不一致性和其他潜在问题。 9. 报价和成本估算工具：AI可以帮助分析历史数据和市场趋势，以提供更准确的报价。 10. 协作平台：集成AI的协作工具可以帮助团队成员共同工作于标书项目，提高协作效率。 请注意，虽然AI可以大大提高标书制作的效率，但最终的标书质量还取决于人类专家的判断和决策。AI目前更多地扮演辅助和增强人类工作的角色，而不是完全替代。在选择AI工具时，应考虑其与现有工作流程的集成能力、准确性和用户友好性。

好的，以下是根据你的需求为你生成的一篇工作周报： 周报日期：\ 员工姓名：\ 部门：\ 一、本周总结 1. 本周完成的工作事项 \ \ \ 2. 重要的成果和结果 \ \ \ 3. 关键指标数据 \ \ \ 二、问题与建议 1. 本周工作遇到的问题 \ \ \ 2. 解决方案 \ \ \ 三、下周计划 1. 工作事项 1 \ \ \ 2. 工作事项 2 \ \ \ 四、其他事项 \

AI 可以生成多种尺寸的图片，具体尺寸取决于你的需求和 AI 工具的能力。无界 AI 已将尺寸与用途标注在选项中，使用时根据需要选择即可。 对于大型线下营销活动海报的打印，AI 生成的图片精度可能不够。虽然 AI 可以生成高分辨率的图片，但它们可能无法满足大型海报所需的打印质量。在这种情况下，建议你使用专业的设计软件或请设计师制作高质量的海报。

根据搜索结果，以下是一些可以辅助编写代码的AI工具： 1. GitHub Copilot ：由 GitHub、OpenAI 和 Microsoft 联合开发的 AI 编码助手。它通过在编程时提供自动完成建议来帮助开发者编写代码，这些建议可以是一行代码的补全，也可以是整个代码块。 2. CodeGeeX : 由清华大学研发的多语言代码生成模型，支持Python、C++、Java、JavaScript和Go等多种编程语言的代码生成，以及跨语言代码翻译。它还提供了自动编程插件，并且模型跨平台开源。 3. 通义灵码 : 基于通义大模型，提供代码智能生成、研发智能问答能力，支持行级/函数级代码、单元测试、代码注释生成，以及代码优化和解释。 4. AskCodi : 一个基于OpenAI GPT大模型技术的AI自动编程工具，提供代码生成、单元测试创建、文档编写、代码转换等功能。 5. Codeium : 一个人工智能驱动平台，旨在帮助开发人员完成各种编码任务，包括代码修复和代码生成。 这些工具可以显著提高编码效率，帮助开发者自动生成代码、补全代码、生成注释、翻译代码以及提供智能问答等。它们支持多种编程语言，并可集成到流行的开发环境中。