如何調(diào)用 Minimax 的 API
智譜 AI 的新一代基座大模型 GLM-4 在多模態(tài)和長文本處理方面的表現(xiàn)接近 GPT-4。該模型支持 128K 的上下文長度，并在多個評測集上表現(xiàn)優(yōu)異，顯示出強(qiáng)大的算法能力和創(chuàng)新潛力。智譜 CEO 張鵬在發(fā)布會上強(qiáng)調(diào)，GLM-4 不僅在性能上追趕國際巨頭，還展示了中國企業(yè)在 AI 技術(shù)上的自主創(chuàng)新能力。
Magnific AI 提供了一個強(qiáng)大的圖像增強(qiáng)工具，可以將任何圖片放大至超高分辨率，而不失真或模糊。這項(xiàng)技術(shù)的核心在于其對細(xì)節(jié)的極致追求，使得圖像質(zhì)量得到顯著提升。雖然團(tuán)隊(duì)規(guī)模較小，但他們的創(chuàng)新能力和產(chǎn)品實(shí)用性不容小覷。
在 GitHub 上，開發(fā)者們通過逆向工程破解了 GPT Store 前100名 GPTs 的提示詞。這個項(xiàng)目不僅為研究提示詞的構(gòu)造技巧提供了寶貴的素材，也為提升個人提示詞設(shè)計(jì)能力提供了新的思路。這種技術(shù)的開放性和可用性，使得更多人能夠參與到 AI 模型的微調(diào)和優(yōu)化中。
隨著春節(jié)的臨近，許多人開始關(guān)注 AI 在藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用。通過 AI 繪畫提示詞，人們可以創(chuàng)造出高質(zhì)量的節(jié)日主題畫作。這種應(yīng)用不僅展示了 AI 在藝術(shù)領(lǐng)域的潛力，也為個人創(chuàng)作提供了靈感和工具。
在與智譜AI CEO 張鵬的對話中，他提出了大模型應(yīng)用的新思路，強(qiáng)調(diào)技術(shù)能力和產(chǎn)品創(chuàng)新的重要性。張鵬認(rèn)為，AI 應(yīng)用的未來在于能夠靈活結(jié)合用戶需求和技術(shù)能力，創(chuàng)造出真正符合市場需求的產(chǎn)品。
在 Sam Altman 和 Bill Gates 的對談中，他們探討了 GPT-5 和 AGI 的未來發(fā)展方向。Altman 提到多模態(tài)、強(qiáng)推理能力和個性化定制將是下一代 AI 的關(guān)鍵特性。這些特性將極大地推動 AI 技術(shù)的進(jìn)步，使其在社會各領(lǐng)域應(yīng)用更加廣泛。
Real Python 的提示工程指南提供了一個完整的項(xiàng)目案例，通過詳細(xì)的步驟和代碼示例，指導(dǎo)用戶如何優(yōu)化大語言模型的輸出。通過學(xué)習(xí)這套工程方法，開發(fā)者可以更好地理解和運(yùn)用提示工程，提升 AI 模型的應(yīng)用效果。
問：MiniMax 的“abab6”模型有哪些優(yōu)勢？
問：GLM-4 的多模態(tài)能力如何影響其應(yīng)用？
問：如何利用提示詞來提升 AI 模型的輸出質(zhì)量？
問：AI 工具如何改變圖像處理的傳統(tǒng)方法？
問：AI 繪畫技術(shù)對藝術(shù)創(chuàng)作的影響是什么？
