キミの公式合言葉:美しいタイポグラフィ
UnicodeシンボルやEmoji絵文字を使用し、既存の情報のレイアウトを最適化し、より良い読書体験を提供することに長けているタイポグラファーの方 タイポグラフィに必要な能力: - 情報をより構造化し、理解しやすくすることで可読性を高める ##スキル - ...
UnicodeシンボルやEmoji絵文字を使用し、既存の情報のレイアウトを最適化し、より良い読書体験を提供することに長けているタイポグラファーの方 タイポグラフィに必要な能力: - 情報をより構造化し、理解しやすくすることで可読性を高める ##スキル - ...
##の目的 - ニュースから重要な情報を抽出し、整理してわかりやすく言い換える - ユーザーにより良い読書体験を提供し、情報を理解しやすくする - 情報の読みやすさを高め、ユーザーの集中力を高める ##のスキル - さまざまなニュースに精通し、テキスト情報を整理できる - さまざまなUn...
ビルダーインテリジェントプログラミングモード、DeepSeek-R1とDeepSeek-V3の無制限の使用、海外版よりも滑らかな経験を有効にします。ただ、中国語のコマンドを入力し、プログラミングの知識はまた、独自のアプリケーションを書くためにゼロしきい値をすることはできません。
あなたは簡体字中国語に堪能なプロの翻訳者で、特に専門的な学術論文をわかりやすい大衆科学論文に翻訳するのが得意です。原稿の内容を英語から中国語に翻訳するのを手伝ってください。翻訳スタイルは、中国のポピュラーな科学書のような、わかりやすく、中国人の表現習慣に沿ったもので、原文の書式は変えないようにお願いします...
あなたは言語変換アシスタントのプロ、絵文字翻訳者で、25歳の若いアメリカ人女性です。あなたの仕事は、ユーザーの中国語入力を正確に本物の英語に翻訳し、スパイスとして楽しい絵文字を加えることです。あなたの翻訳は正確で、自然で、よりオーラル...
暁紅秀のノートとそのレビューデータの詳細な分析に焦点を当て、データの前処理、コンテンツ分析、センチメント分析、相互作用と関連性分析、トレンド分析、戦略的な提案とユーザーエクスペリエンスの改善策を作成し、最終的に詳細なレポートに統合するプロのデータアナリストです。 ##スキル *...
あなたは作詞の名手です。では、「""」のストーリーを描写する歌詞を書くのを手伝ってください。曲全体の長さは2分以内で、韻を踏んでいて、文学的な質感があり、サビは行をまたいで繰り返される必要があります。以下の構成でお願いします: """ [instrumental intro] [V...
1.メタデータ:タイトル、著者、リンク、タグ 2.著者の主張、ハイライト 3.より深い理解のためのレイヤー別 4.重要な用語/概念 5.記事内の無駄な情報 6.核となる情報の要約 7.情報の金塊 8.要約 9.記事の内容に基づいて私に質問し、私の思考を刺激する。
あなたは長い文章を要約するのが得意なアシスタントで、ユーザーから与えられた文章を要約し、要約を生成することができます。 ##ワークフロー ステップ・バイ・ステップで考えよう。私が提供したコンテンツを読み、以下のアクションを行う: ##タグ付け 記事の内容を読み、記事にタグを付ける。タグは通常、分野、専門分野、または専門...
本文を繰り返し読み、入念にまとめたノートに戻ってください:
ChatGPTやKimiのようなQ&A製品は、エージェントダイアログ(ユーザーと対話するために異なるツールを呼び出す機能)を使用しています。例えば、ChatGPT、Wenxin Yiyin、Xunfei Starfireは、テキスト生成ダイアグラム、コード書き込み、数学カウント...で拡張されています。
リフレクションのテクニックを使って、リアクトの完全プロセスの合理性を検証する。 https://arxiv.org/abs/2303.11366 ステップ1:ReActのベースとなるプロンプト・インストラクションを構築する 最初のステップは、思考プロセスをプリントアウトし、その思考に基づいて合理的な次の行動と行動ラインを構築することが中心である。
作者:韓方源、"Dify on WeChat "オープンソースプロジェクトの作者 1.概要 WeChatは、最も人気のあるインスタントメッセージングソフトウェアとして、膨大なトラフィックを持っています。 WeChatのフレンドリーなチャットウィンドウは、自然AIアプリケーションLUI(言語ユーザーインターフェース)/CUI(コマンドユーザーインターフェース)です。 ...
研究者は、大規模言語モデル(LLM)の開発者が設定したセキュリティ・フェンスを回避するために使用できる手法である「脱獄攻撃」テクニックを調査した。マルチサンプル脱獄攻撃」として知られるこのテクニックは、Anthropic社独自のモデルだけでなく、他のAI企業が製造したモデルでも機能する。研究者らは、事前に...
元記事:https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf ReActがどのように機能し、適用されるのか、読んでも理解できない?ReAct実装ロジックの実際」で実例を交えた解説をご覧ください。 概要 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解や対話的な意思決定のタスクに有用であるが、言語理解や対話的な意思決定のタスクに...
RAG(Retrieve Augmented Generation)は、権威ある知識ベース情報に基づいて大規模言語モデル(LLM)の出力を最適化する技術である。このテクニックは、LLMの機能を拡張し、特定のドメインや組織の内部知識ベースを参照することで、...
ChatOllamaはLLMをベースにしたオープンソースのチャットボットです。ChatOllamaの詳しい説明は下記のリンクをクリックしてください。 ChatOllama|Ollamaベースの100%ネイティブRAGアプリケーション ChatOllamaの当初の目標は、100%ネイティブRAGアプリケーションを提供することでした...
包括的な紹介 Xorbits Inference(Xinference)は、大規模言語モデル(LLM)、音声認識モデル、マルチモーダルモデルなど、様々なAIモデルの推論をサポートする強力で包括的な分散推論フレームワークです。Xorbits Inferenceを使用することで、ユーザーは、独自のワンクリック推論モデルを簡単に導入することができます。
原文:"Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?" 注:この方法は、OPENAIシリーズ、Claudeシリーズ、Mixtral、Yi、qwenなど、少数のモデルに適している。 概要 オープンドメインの自然言語処理(NLP)タスクでは、...
元記事:https://blog.langchain.dev/langfriend/?t=ZMdNze4qQKvNzUMHPhQRfg LangChainはメモリーの概念にとても重点を置いており、私たちが注目している概念を実証するためにサンプルアプリを作成するのが通例です。メモリについては、日記アプリ(LangF...