Runway Gen-3 Alpha 详细使用教程以及提示词指南大全
- 7月9日,著名生成式AI平台Runway在官网公布了,最新发布的文生视频模型Gen-3 Alpha的文本提示教程。
- 从技术层面来说,输入的文本提示会被转换成“向量”,这些向量包含了描述的场景、人物、动作等关键信息,在模型整个生成过程中起着持续引导的作用。
- 文生视频模型还需要考虑时间序列和连贯性,以确保生成的视频不仅在视觉上与描述相符,在动作逻辑上也是一致的。
- 文本提示词相当于大模型的“指导员”,引导大模型创造与描述相匹配的内容。
下面就说一下Gen-3公布的官方提示词教程:
深度!超详细文本提示词技巧,Gen-3发布保姆级教程-CSDN博客
Claude 推出针对开发者自动生成提示词 并测试提示效果的工具
- 该工具由Claude 3.5 Sonnet驱动。您只需描述任务(例如,“分类处理入境客户支持请求”),Claude就能为您生成高质量的提示。
- 在提示词部署到生产环境之前,你还通过各种真实世界的输入来测试提示词的质量和效果。
- 可以并排比较两个或多个提示的输出结果。通过这个功能,还可以邀请提示专家可以在5分制上对不同版本的提示响应进行评分,从而选择最佳提示。
开始使用:https://console.anthropic.com/
原文:https://www.anthropic.com/news/evaluate-prompts
微软开源下一代RAG技术:GraphRAG
- 利用知识图谱大幅增强语言模型能力。
-它能够回答跨多个文档的问题,以及主题性问题,例如“数据集中的主要主题是什么?
GitHub:https://github.com/microsoft/graphrag
官方文档:http:// https://microsoft.github.io/graphrag/
微软开源下一代RAG技术:GraphRAG利用知识图谱大幅增
DeepMind新方法JEST提升AI训练:时间缩减13倍,算力降低90%
- 训练效率革命: JEST方法使AI训练时间减少13倍,算力需求降低90%。
- 数据批次筛选: JEST联合选择最佳数据批次,显著提升多模态学习效率。
- 创新训练方法: JEST利用在线模型近似和高质量数据集引导,优化了预训练数据分布和模型泛化能力。
详情链接:https://arxiv.org/abs/2406.17711
Ollama 0.2 版本发布:并发功能全面升级
- 并发功能全面升级,提升系统响应速度和效率。
- 支持加载多个模型,增强系统灵活性和性能。
- 自动加载和卸载模型功能,动态调整系统稳定性和效率。
详情链接:https://ollama.com/download
TTT:一种新型的语言模型架构
- 能处理更长文本 性能优于Transformer模型
- TTT是由斯坦福大学、加州大学和Meta AI共同研究的一种新型的语言模型(LLM)架构
- TTT的关键思想是将隐藏状态设计为一个机器学习模型,并使更新规则成为自监督学习的一步。
- 传统模型只在训练阶段进行学习,而 TTT 允许模型在处理新数据时也能进行学习和调整,从而在处理长文本时表现更好。
论文:https://arxiv.org/pdf/2407.04620
http:// https://microsoft.github.io/graphrag/
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