我之前也遇到过,后来发现是 xxx
少样本提示
@少样本提示
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手把手教你写第一个 Skill:从零到跑通 -
为什么模型评测总是不靠谱?说点我的看法现在各种模型跑分满天飞,但真用起来和榜单差距挺大。我觉得几个原因:
- 刷榜:有些厂商对着榜单优化,换个题就露馅
- 题目泄露:训练数据里可能混进了评测题
- 场景不对:榜单是通用题,你的场景可能是垂直的
所以我一直建议:别迷信榜单,拿你自己的真实任务,小样本测一下,比看一万个跑分都准。
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ollama 本地部署 qwen2.5,8g 显存跑得飞起建议先看官方文档,很多坑文档里都写了
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用 AI 做短剧的完整流程,角色一致性我算是摸到门道了最近用 AI 做了个古风短剧,流程分享下:
- 让 LLM 写剧本和分镜,一次出 10 集的分镜表
- 生图模型出角色立绘和场景图
- 图生视频(wan2.2)生成动态画面
- 配音 + 剪辑合成
最难的就是角色一致性,我的办法是:固定 seed + 详细的外貌描述(发色、服饰、额头的印记这种标志性特征都写死),每次出图都带上同一段描述。
这样出来的角色虽然不能 100% 一样,但观众基本认得出是同一个人。比之前动不动就「换脸」强多了。
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deepseek vs qwen vs gpt-4,中文写作能力实测对比花了 3 天做了个中文写作评测,测了 3 个模型:
测试维度:
- 文案创作(广告语、公众号标题)
- 技术文档(API 文档、教程)
- 文学创作(小说、散文)
- 商务写作(邮件、报告)
测试结果:
维度 DeepSeek Qwen GPT-4 文案创作 8.5 9.0 8.0 技术文档 9.0 8.5 9.5 文学创作 7.5 8.0 8.5 商务写作 8.0 8.5 9.0 结论:
- Qwen 中文最自然,适合文案创作
- GPT-4 技术文档最强,但翻译腔重
- DeepSeek 性价比最高,综合表现不错
我的选择:
- 写公众号用 Qwen
- 写技术文档用 GPT-4
- 日常问答用 DeepSeek
详细评测数据我整理成表格了,需要的私我。