加载中...
Google 最新推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 不只是一次“图像质量提升”，而是让普通用户也能借助专业级提示词，生成具备排版、构图、品牌、摄影语言的作品。 在这个版本中，最关键的能力不是模型本身，而是： 它对结构化、专业化 Prompt 的响应能力非常强。 写对提示词，效果天差地别。 本文将完全聚焦于： 怎么写提示词，才能让 Nano Banana Pro 生出最好的图。
在AI时代，Hugging Face Hub已成为开源大语言模型（LLM）和预训练模型的宝库。从Qwen到DeepSeek系列，这些模型往往体积庞大（几GB甚至上百GB），下载过程容易受网络波动影响，导致中断、重试或失败。作为一名AI从业者，你可能不止一次遇到过“下载到99%就崩”的尴尬。本文将从客观角度，基于实际使用经验，介绍四种常见下载Hugging Face大模型的方法：从基础的Git克隆，到CLI工具、Transformers库，再到国内镜像加速。每种方法都有其适用场景和优缺点，我们将逐一剖析，帮
MLOps的主要目标是创建一个更有效、可重复和可靠的机器学习工作流程。现在，随着大语言模型的流行，LLMOps概念也随之提出。即如何高效地开发大模型应用，包括自动化管理升级如prompt、模型评估等。为此，吴恩达联合Google的研发人员推出了最新的大模型短课LLMOps，帮助大家学习大语言模型开发过程中的自动化测试、自动化Prompt管理等一系列实践，提高大模型应用开发的效率和质量。
CMU的工程人工智能硕士学位的研究生Jean de Nyandwi近期发表了一篇博客，详细介绍了当前大语言模型主流架构Transformer的历史发展和当前现状。这篇博客非常长，超过了1万字，20多个图，涵盖了Transformer之前的架构和发展。此外，这篇长篇介绍里面的公式内容并不多，所以对于害怕数学的童鞋来说也是十分不错。本文是其翻译版本，欢迎大家仔细学习。
当谈及人工智能的巨大进步，大模型的崛起无疑是其中的一个重要里程碑。这些大模型，如GPT-3，已经展现出令人惊叹的语言生成和理解能力，但是为了让它们在特定任务上发挥最佳性能，大模型微调（Fine-tuning）是一种非常优秀的方法。微调是一种将预训练的大型模型进一步优化，以适应特定任务或领域的过程。但微调并不是很简单，今天吴恩达联合Lamini推出了全新的大模型微调短课《Finetuning Large Language Models》。
Stable Diffusion XL是StabilityAI最新的开源模型。是目前业界流行的免费开源图像生成大模型。2023年4月份StabilityAI就宣布了SD XL的存在并在2023年7月26日开源。SD XL相比较此前的模型速度更快、提示词更短、生成的图像更加真实。但是，大多数人可能并没有实际运行过，感受过这个模型的魅力。在这篇博客中，我们给大家展示如何利用Google Colab的免费GPU资源，部署一个SD XL模型，并通过prompt生成一些图片。
刚刚，吴恩达宣布deeplearning.ai 与 Cohere 合作推出了一个新课程：“Large Language Models with Semantic Search”。这个课程主要教授大家如何使用LLMs进行语义搜索，还提供了大量实践经验，来克服搜索结果和准确性等挑战。
ChatGPT是属于生成式AI的一种应用。由于其强大的效果已经变成了当前最主流的一种AI方案。而构建生成式AI应用的一个重要方向是构建友好的web形态的demo让用户能快速体验。Gradio就是这样一种开源方案，也是当前最流行的一种快速构建AI Web应用的方案。昨天吴恩达的DeepLearningAI与HuggingFace共同推出了最新的一期短课程《Building Generative AI Applications with Gradio》，教大家如何使用Gradio快速构建生成式AI的应用。
吴恩达的DeepLearningAI在今天和LangChain的创始人一起合作发布了一个最新的基于LangChain使用LLM构建私有数据的问答系统和聊天机器人的课程（课程名：《LangChain: Chat with Your Data》）。LangChain是大语言模型应用开发领域目前最火的开源库。集成十分多的优秀特性，可以帮助我们非常简单构建LLM的应用。
吴恩达创办的DeepLearning.AI一直在提供各种面向AI领域的精品课程。在上个月，他们发布的四门AI短课程（包含了ChatGPT的使用、ChatGPT Prompt工程技术、面向LLM应用的LangChain教程和Diffusion工作原理）受到了广泛的欢迎。今天，吴恩达宣布与AWS的研究人员一起推出了全新的长课程《Generative AI with Large Language Models》，这门课程的主要内容是讲授生成式AI的工作原理以及如何部署面向真实世界应用的生成式AI模型。
今天，吴恩达在推特上宣布和OpenAI、LangChain以及Lamini三家公司共同推出了3门短视频课程，分别是《使用ChatGPT API构建系统》、《基于LangChain的大语言模型应用与开发》和《Diffusion模型是如何工作的》。三门课程都是1个小时的短视频课程，而且配有详细的Jupyter Notebook使用方法。
昨天，吴恩达宣布与OpenAI联合推出了一个新的面向开发者的ChatGPT的Prompt课程。课程主要教授大家如何使用Prompt做ChatGPT的应用开发、使用ChatGPT的新方法、建立自己的个性化的Chatbot，以及最重要的，基于OpenAI的API来练习Prompt工程技巧！
Visual Studio Code简称VS Code，是由微软开发的跨平台免费开源的源代码编辑器。相比较Eclipse、PyCharm等软件，它很轻量，并不太像一个完整的IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）。但是，由于其轻量、快速、第三方扩展生态强大等原因，在2015年推出之后就迅速发展成为最受欢迎的开发环境。2019年的Stack Overflow的开发者调查中名列第一，使用占比月50.7%。
The Annotated Transfomer是哈佛大学的研究人员于2018年发布的Transformer新手入门教程。这个教程从最基础的理论开始，手把手教你按照最简单的python代码实现Transformer，一经推出就广受好评。2022年，这个入门教程有了新的版本。
马尔可夫链（Markov Chain）是由马尔可夫性质推导出来的一种重要的概率模型。马尔科夫链是一种离散时间的随机过程，作为现实世界的统计模型，有很多应用。在热力学、统计力学、排队理论、金融领域等都有重要的应用价值。 作为一种离散时间的随机过程，与其对应的模型是马尔可夫过程（Markov Process），这是一种连续时间随机过程的模型。本节将主要介绍马尔科夫链。
Python作为目前最流行的编程语言，因为其易用性以及丰富的库成为很多人的工具。它不仅是程序员的编程语言，也是各行各业提升工作效率的工具。本篇博客作为一篇针对完全小白的python语言搭建环境，不会为python语言本身做介绍，完全只考虑搭建python编程环境，目的是让你动手在电脑上写下第一行python程序，并成功运行，为广大童鞋提供一个入门参考。
