掌握Midjourney图像生成的艺术：各命令与参数全解析
这篇文章介绍了Midjourney图像生成的的使用方法及其参数作用。Midjourney有多种模式和参数供用户选择，包括私人与公共模式、快速与松缓模式、图像尺寸和宽高比、随机种子、视频渲染等。此外，用户还可以通过输入特定的反应表情符号来触发机器人的特定动作。
解锁大语言模型潜力：4种提示工程技术解析，带你玩转AI
这篇文章探讨了“提示工程”这一新兴领域，揭示了其对大型语言模型（LLM）性能的重要影响。提示是指向 LLM 提供输入的方法，而输入通常是执行特定任务的指令。研究发现，LLM 的结果在很大程度上取决于给出的具体提示，因此简单的调整（如措辞和格式）会对模型输出产生重大影响。提示工程不仅需要高级技术背景，还需要好奇心和创新力。作者认为，每个使用 LLM 的用户都可以成为提示工程师，因为提示工程可以为 LLM 的输出带来更好的结果。
AI在用：Claude3助力神经网络架构动画制作
这篇文章介绍了如何使用Manim和Claude 3生成神经网络架构动画。通过提供一些实际案例，作者希望帮助人们更好地理解和使用人工智能技术。同时，文章还介绍了如何将叙述性文字拆分成较小的片段，并将其定位在视口底部，以便于阅读和理解。
MindEye革命：基于fMRI的脑电波图像生成，未来AI时代的“提示词工程”是否还有价值？
本文介绍了Stability AI推出的MindEye技术，可实现用户大脑想法 directly generate images，无需特定的提示词。MindEye基于fMRI大脑活动记录数据集，可以直接从大脑活动重建和检索图像，甚至将二维图像转化为三维视频。它在图像检索任务中表现优越，准确率超过90%，可应用于医疗等领域，如诊断和评估方法以及脑机接口性能改善。但同时也存在数据收集时间的冗长和可能的 data noise 等问题。